Рынок медико-биологической аналитики по типу (дескриптивная аналитика, прогнозная аналитика, предписывающая аналитика), применению (доклинические испытания, клинические испытания, исследования и разработки, цепочка поставок, маркетинг, продажи) и региону на 2024-2031 гг.

Оценка рынка аналитики в области медико-биологических наук – 2024–2031 гг.

Постоянно растущий объем и сложность собираемых данных являются основным мотиватором исследований в области медико-биологических наук. Эти данные включают геномные последовательности, результаты клинических испытаний и электронную медицинскую информацию. Извлечение информации из этого огромного объема данных требует сложных аналитических инструментов и подходов, что повышает спрос на решения для аналитики в области медико-биологической науки. Кроме того, растущая частота хронических заболеваний, таких как рак и диабет, стимулирует расширение рынка. Чтобы максимизировать схемы лечения и деятельность по поиску лекарств, необходимо проанализировать большие объемы данных о пациентах. Растущий спрос на ограничение расходов на здравоохранение побуждает фармацевтические предприятия и поставщиков медицинских услуг применять медико-биологическую аналитику для оптимизации процессов, устранения отходов и повышения показателей успеха клинических испытаний. По оценкам, выручка рынка медико-биологической аналитики в 2023 году превысит 31,82 миллиарда долларов США, а к 2031 году достигнет 85,18 миллиардов долларов США.

Такие достижения, как искусственный интеллект и большие данные, способствуют росту рынка медико-биологической аналитики. Эти технологии позволяют исследователям фильтровать обширную информацию, выявляя скрытые закономерности, которые ускоряют разработку лекарств, улучшают клинические испытания и адаптируют лечение. Облачное хранилище обеспечивает доступность и безопасность этих данных, а машинное обучение прогнозирует реакцию на лекарства и выявляет потенциальные опасности, что приводит к более быстрой разработке жизненно важных лекарств. Ожидается, что в период с 2024 по 2031 год рынок будет расти с прогнозируемым CAGR на уровне 13,10 %.

Рынок Life Science Analyticsопределение/обзор

Научная аналитика – это использование статистических и компьютерных методов для изучения сложных биологических данных. Эта область сочетает в себе биологию, информатику, математику и статистику, чтобы получить представление о различных предметах наук о жизни. Медико-биологическая аналитика — это быстро развивающаяся тема, которая меняет то, как мы исследуем, производим и производим фармацевтические препараты и другие медицинские изделия. Данные могут помочь организациям, занимающимся медико-биологическими науками, повысить свою эффективность, результативность и креативность. Будущее медико-биологической аналитики кажется многообещающим благодаря постоянно растущим объемам данных исследований, клинических испытаний и историй болезни пациентов. Компании, занимающиеся медико-биологическими науками, изменят процесс открытия лекарств, индивидуализируют лечение и оптимизируют клинические испытания, используя современную аналитику, такую как машинное обучение. Эта стратегия, основанная на данных, ускорит разработку более эффективных лекарств, улучшит результаты лечения пациентов и снизит затраты на здравоохранение, что сделает медико-биологическую науку лидером в цифровом переходе отрасли здравоохранения.

Что находится внутри
отраслевого отчета?

Наши отчеты содержат полезные данные и перспективный анализ, которые помогут вам подготовить презентации, создать бизнес-планы, презентации и написать предложения.

Как растущий спрос на улучшение результатов лечения пациентов с помощью анализа больших данных приведет к расширению рынка медико-биологической аналитики?

Большие данные объединяют несколько источников данных, таких как электронное здравоохранение. записи (EHR), геномные данные и информацию о носимых устройствах. Эта всеобъемлющая картина позволяет исследователям и врачам персонализировать терапию для отдельных пациентов в зависимости от их генетического состава и истории болезни. Такая адаптированная стратегия может привести к более эффективному лечению с меньшим количеством побочных эффектов, что в конечном итоге приведет к улучшению результатов лечения пациентов.

Научно-биологическая аналитика может обрабатывать огромные объемы данных клинических исследований. Этот подход выявляет тенденции и закономерности, которые могут быть упущены стандартными подходами. Это может привести к более быстрой разработке более эффективных лекарств и методов лечения, а также к улучшению дизайна исследований, чтобы обеспечить безопасность пациентов и снизить затраты. Реакция пациентов на лекарства может быть предсказана с помощью аналитики, что позволяет целенаправленно набирать участников в исследования, что приводит к более убедительным результатам. Поставщики медицинских услуг анализируют большие базы данных, чтобы выявить пациентов, у которых более высока вероятность развития конкретных заболеваний. Затем принимаются раннее вмешательство и профилактические меры, которые могут остановить прогрессирование заболевания и значительно улучшить результаты лечения пациентов.

Кроме того, данные с носимых устройств в реальном времени могут помочь еще больше, обеспечивая непрерывный мониторинг состояния здоровья и раннее обнаружение. потенциальных проблем. Медико-биологическая аналитика используется для изучения данных пациентов и определения наиболее эффективных методов лечения определенных заболеваний. Эта стратегия, основанная на данных, может привести к улучшению протоколов лечения и снижению показателей повторной госпитализации, сократив общие расходы на здравоохранение и одновременно улучшив благополучие пациентов. Аналитику также можно использовать для создания индивидуальных планов ухода после выписки, которые могут помочь пациентам быстрее выздороветь и снизить вероятность повторной госпитализации.

Кроме того, медицинский бизнес обращается к моделям ухода, основанным на ценности. Эти модели вознаграждают врачей на основе результатов лечения пациентов, а не количества проведенных процедур. Медико-биологическая аналитика имеет решающее значение для установления преимуществ лечения и терапии, что приводит к более широкому использованию ее поставщиками медицинских услуг. Аналитику можно использовать для создания более эффективных каналов связи и персонализированных ресурсов для обучения пациентов. Это позволяет пациентам принимать более активное участие в заботе о своем здоровье, что может привести к лучшей приверженности программам лечения и лучшим результатам. Большие данные позволяют более быстро и эффективно определять перспективные терапевтические цели, а также создавать новые лекарства. Это не только приносит пользу пациентам, но и стимулирует рынок медико-биологической аналитики, создавая устойчивый спрос на новые решения для анализа данных.

Мировой бизнес в сфере здравоохранения находится под растущим давлением необходимости сокращать расходы. Медико-биологическая аналитика может помочь компаниям выявить возможности экономии средств, например, оптимизировать клинические испытания или улучшить управление цепочками поставок. Хронические заболевания, такие как рак, диабет и болезни сердца, становятся все более распространенными. Медико-биологическая аналитика может помочь создать новые методы лечения различных заболеваний и улучшить уход за пациентами. Биотехнологический бизнес создает большие объемы данных. Аналитика больших данных может помочь разобраться в этих данных, выявить новые фармакологические цели и разработать новые методы лечения.

Как обработка данных и высокие затраты мешают развитию рынка медико-биологической аналитики?

В ходе исследований в области наук о жизни из различных источников создаются огромные объемы сложных данных. Эти данные, которые часто неструктурированы, разрознены и противоречивы, должны быть тщательно очищены, организованы и преобразованы перед анализом. Эта процедура, известная как обработка данных, вызывает узкие места по многим причинам. Обработка данных может занимать значительную часть работы исследователя, отвлекая внимание от фундаментальной аналитической деятельности.

По данным некоторых исследований, ученые, работающие с данными, посвящают этой задаче до половины своего времени. Это приводит к более длительным срокам исследований и возможным задержкам в выпуске новых лекарств для пациентов. Успешное управление сложными биологическими данными часто требует наличия специальных способностей в области науки о данных, которые могут быть ограничены в исследовательских группах. Эти способности включают в себя знания в области методов очистки данных, понимание области медико-биологических наук и способность работать со специализированными форматами данных.

Кроме того, может потребоваться аутсорсинг из-за отсутствия собственных специалистов, которые влечет за собой дополнительные расходы и может поставить под угрозу безопасность данных. Ручная очистка данных подвержена человеческим ошибкам, которые могут привести к предвзятости и несоответствиям, которые сделают результаты недействительными. Непоследовательность в управлении отсутствующими данными или ошибки при вводе данных могут исказить анализ и привести к неверным выводам. Многим научно-исследовательским институтам, особенно в небольших или бедных странах, может быть сложно выйти на рынок из-за высоких затрат, связанных с внедрением решений для аналитики в области медико-биологических наук. Лицензия на современное аналитическое программное обеспечение может оказаться дорогостоящей, особенно для небольших учреждений или стартапов. Эти сборы могут ограничить доступ к мощным инструментам, необходимым для получения полезной информации из больших наборов данных.

Кроме того, обработка данных медико-биологических наук часто требует обширных вычислительных ресурсов и вариантов хранения данных. Терабайты данных могут быть сгенерированы с помощью секвенирования нового поколения (NGS), что требует использования дорогостоящих высокопроизводительных вычислительных кластеров и специализированных решений для хранения данных. Наем специалистов по обработке данных и биоинформатиков, обладающих необходимыми навыками для управления сложными данными в области медико-биологических наук, может оказаться дорогостоящим. Спрос на высококвалифицированных специалистов превышает предложение, что приводит к повышению заработной платы и затрудняет конкурентоспособность небольших учреждений. Форматы данных и методы сбора сильно различаются в зависимости от исследовательских учреждений и поставщиков медицинских услуг.

Отсутствие стандартов усложняет интеграцию и анализ данных. Несовместимые форматы данных могут вызвать проблемы при импорте и обработке данных, ограничивая возможности исследователей по агрегированию данных из нескольких источников. Исследования в области медико-биологических наук регулируются строгими правилами, такими как HIPAA и GDPR, которые могут усложнить и увеличить стоимость администрирования данных и аналитических операций. Эти ограничения могут потребовать дополнительных процессов для защиты конфиденциальности и безопасности данных пациентов, что замедляет графики исследований. Большой объем конфиденциальных данных пациентов, используемых в медико-биологической аналитике, поднимает вопросы, касающиеся безопасности и конфиденциальности данных. Нарушение данных может иметь серьезные последствия, подрывая доверие пациентов и потенциально приводя к значительным штрафам. Внедрение надежных мер безопасности для защиты конфиденциальных данных увеличивает общее бремя затрат.

Категорийная проницательность

Как растущий спрос на описательную аналитику ускоряет рост медико-биологической аналитики Рынок?

В сфере здравоохранения, которая все больше ориентируется на данные, описательная аналитика позволяет медико-биологическим организациям сообщать о результатах исследований и клинических испытаний прозрачным и подотчетным образом. Предлагая четкие визуальные эффекты и отчеты, подкрепленные данными, эти технологии способствуют укреплению доверия и открытости, позволяя заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения на основе конкретных фактов. Исследования в области медико-биологических наук генерируют огромные объемы данных, но полезные идеи иногда теряются из-за сложностей и несоответствий. Описательная аналитика — эффективный метод исследования данных, выявляющий скрытые закономерности, тенденции и аномалии в текущей информации. Это может привести к открытию новых направлений исследований, выявлению ранее пропущенных подгрупп пациентов или переформулированию текущих идей с использованием реальных данных.

Описательная аналитика позволяет медико-биологическим предприятиям определять ключевые показатели эффективности ( KPI) и ориентиры для важнейших процессов. Отслеживание таких переменных, как уровень набора участников клинических исследований, продолжительность разработки лекарств и расходы на исследовательские проекты, может помочь определить области для улучшения и оценить эффективность применяемых тактик. Эта стратегия, основанная на данных, способствует постоянному развитию и операционному совершенству в секторе наук о жизни. Учитывая значительную цену неудачи при разработке лекарств и клинических испытаниях, описательная аналитика может помочь минимизировать риски.

Кроме того, исследователи могут выявить потенциальные узкие места в процессе разработки или факторы, которые могут вызвать неудачи в клинических испытаниях, изучая исторические данные. данные о предыдущих неудачах. Раннее обнаружение этих опасностей позволяет принимать упреждающие меры и корректировать курс, потенциально экономя время и ресурсы и в конечном итоге повышая показатели успеха. Растущее использование описательной аналитики способствует развитию культуры, основанной на данных, в медико-биологическом бизнесе. Это представляет собой более широкий сдвиг. По мере того, как ученые и специалисты обретают уверенность в работе с данными и использовании их идей, возникает культура принятия решений на основе данных. Это позволяет людям на всех уровнях принимать решения на основе данных, что в конечном итоге приводит к более эффективным и инновационным исследованиям. Описательная аналитика рисует четкую картину того, «что происходит» внутри организации или в рамках исследовательской деятельности. Это позволяет компаниям, занимающимся медико-биологическими науками, принимать обоснованные суждения на основе достоверной информации, а не просто интуиции. Например, описательную аналитику можно использовать для изучения демографических данных пациентов в клинических исследованиях, выявления потенциальных ошибок при наборе участников и изменения процедур для обеспечения более репрезентативного пула участников. Эта стратегия, основанная на данных, приводит к более эффективному распределению ресурсов и обоснованному направлению исследований.

Кроме того, сотрудничество между учеными, учреждениями и фармацевтическими корпорациями имеет важное значение для бизнеса в области медико-биологических наук. Технологии описательной аналитики могут помочь облегчить такое общение. Эти инструменты облегчают передачу знаний, позволяя исследователям обмениваться последовательными отчетами и четким представлением данных. Это способствует межинституциональному сотрудничеству и ускоряет научные открытия. Растущий спрос на описательную аналитику подчеркивает важность стандартизированных форматов данных и совместимых технологий во всей отрасли медико-биологических наук. Это позволит обеспечить более беспрепятственный обмен данными и сотрудничество между университетами, что повысит научное развитие. Успех описательной аналитики зависит от качества лежащих в ее основе данных. По мере роста спроса на описательную аналитику будет возрастать и важность надежных методов управления качеством данных.

Удобство использования инструментов описательной аналитики позволяет исследователям с небольшим опытом работы с данными стать «гражданскими учеными-данными». Эта тенденция подчеркивает важность учебных и образовательных программ, которые дают исследователям необходимые навыки для эффективного использования этих технологий и получения важной информации из данных.

Будет ли рост использования прогнозной аналитики в медицинских учреждениях способствовать развитию рынка медико-биологической аналитики?

Прогнозная аналитика использует исторические данные и данные в реальном времени для оценки будущих событий и закономерностей, что позволяет медицинским работникам принимать более обоснованные решения. Эти методы помогают улучшить результаты лечения пациентов, оптимизировать распределение ресурсов и сэкономить расходы. Осознавая преимущества, учреждения здравоохранения все чаще применяют решения прогнозного анализа, что стимулирует спрос на рынке медико-биологической аналитики.

Прогностический анализ, который изучает генетические данные, данные об окружающей среде и образе жизни для прогнозирования конкретных реакций на лечение, помогает для продвижения области индивидуальной медицины. Этот метод становится все более распространенным в здравоохранении, что приводит к увеличению спроса на передовые аналитические системы, способные обрабатывать сложные наборы данных и давать значимую информацию, что стимулирует рынок аналитики в области медико-биологических наук. Медицинские учреждения постоянно находятся под давлением необходимости повышения операционной эффективности и устранения отходов. Прогнозная аналитика может помочь в оптимизации кадрового обеспечения, сокращении числа повторных госпитализаций, управлении запасами и прогнозировании отказов оборудования. Такая операционная эффективность создает сильный стимул для поставщиков медицинских услуг инвестировать в прогнозную аналитику, что в конечном итоге приводит к росту рынка медико-биологической аналитики.

Кроме того, прогнозная аналитика используется в управлении здоровьем населения для выявления групп риска и прогнозирования заболеваний. вспышек и лучше справляться с хроническими заболеваниями. Большие объемы данных оцениваются для принятия профилактических мер и целенаправленных вмешательств, которые улучшают результаты общественного здравоохранения при одновременном снижении затрат. Это способствует внедрению систем аналитики в области медико-биологических наук. Прогнозная аналитика упрощает клинические исследования и испытания, прогнозируя набор пациентов, выявляя потенциальные побочные реакции и улучшая общий дизайн исследований. Эффективность и показатели успеха клинических испытаний повышаются, что побуждает фармацевтические компании и исследовательские учреждения инвестировать в сложные аналитические решения, что способствует росту рынка медико-биологической аналитики.

Кроме того, прогнозная аналитика помогает соблюдать нормативные требования, прогнозируя будущие проблемы. и активное управление рисками. Риск штрафов снижается, а общая ситуация с соблюдением нормативных требований организациями здравоохранения улучшается. Еще одним фактором, движущим рынком аналитики в области медико-биологических наук, является спрос на надежные аналитические решения для управления соблюдением требований и рисками. Технологические прорывы, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), продолжают улучшать возможности прогнозной аналитики. Большие объемы данных обрабатываются более правильно и быстро, что приводит к более глубокому анализу и более надежным прогнозам. Поскольку организации здравоохранения стремятся извлечь выгоду из этих достижений, спрос на передовые решения для аналитики в области медико-биологических наук растет.

У поставщиков медицинских услуг существуют значительные экономические стимулы для использования прогнозной аналитики. Число повторных госпитализаций сокращается, планы лечения оптимизируются, а использование ресурсов улучшается, что приводит к значительной экономии средств. Эти финансовые преимущества стимулируют использование прогнозной аналитики, способствуя расширению индустрии медико-биологической аналитики.

Получите доступ к Рынок медико-биологической аналитики Методология составления отчетов

Проницательность в стране/регионе

Будут ли растущие инвестиции и обширные клинические исследования в Северной Америке способствовать дальнейшему развитию рынка медико-биологической аналитики?

Государственные субсидии и программы, ориентированные на улучшение технологий и инфраструктуры здравоохранения приводит к более широкому использованию передовых аналитических решений. Правительство США предоставляет многочисленные финансовые инициативы для поддержки достижений в области информационных технологий в сфере здравоохранения. Венчурный капитал и инвестиции в частный капитал в стартапы в области медицинских технологий и существующие компании способствуют инновациям и развитию в области медико-биологической аналитики.

Инвестиции в электронные медицинские записи (EHR), облачные вычисления и технологии хранения данных улучшают возможности медицинских учреждений собирать, хранить и анализировать большие объемы данных. Финансовые ресурсы направляются на интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в аналитику здравоохранения, что приводит к созданию более сложных и прогнозирующих аналитических инструментов. Северная Америка проводит большую часть мировых клинических испытаний, в результате чего накапливаются огромные наборы данных, которые требуют передовой аналитики для точной интерпретации и применения. Крупные фармацевтические и биотехнологические предприятия в Северной Америке вложили значительные средства в клинические исследования, что вызвало необходимость использования передовой аналитики для организации и оценки данных клинических испытаний.

Более того, упор на прецизионную медицину в клинических исследованиях требует анализа. сложных наборов данных для адаптации терапии к конкретным пациентам, что делает аналитику в области медико-биологических наук критически важной. Преодоление разрыва между лабораторными исследованиями и клиническими применениями требует крупномасштабного анализа данных, чему способствуют современные аналитические технологии. Прогнозную аналитику можно использовать для прогнозирования характера заболеваний, результатов лечения пациентов и эффективности лечения, что приводит к принятию более эффективных клинических решений и ухода за пациентами. Аналитика, основанная на конкретных данных пациентов, позволяет разрабатывать персонализированные схемы лечения, которые повышают эффективность терапии и удовлетворенность пациентов.

Кроме того, аналитика позволяет медицинским учреждениям оптимизировать распределение ресурсов, снижать эксплуатационные расходы и повышать эффективность. Расширенный анализ данных улучшает выявление и смягчение потенциальных рисков в клинических исследованиях и медицинских операциях, что приводит к более эффективным и безопасным процессам. Жесткая нормативно-правовая среда в Северной Америке, в которую входят такие органы, как FDA, требует использования мощного анализа данных для обеспечения соответствия и отчетности. Аналитика обеспечивает высокое качество и точность данных клинических исследований, что упрощает соответствие нормативным критериям.

Соблюдение требований конфиденциальности данных, таких как HIPAA, обеспечивает безопасную обработку данных пациентов, повышая доверие к аналитическим решениям. Инвестиции в технологии кибербезопасности и защиты данных имеют решающее значение для защиты конфиденциальных медицинских данных и поощрения использования аналитических решений. Академические учреждения, исследовательские группы и отраслевые организации создают партнерства для продвижения инноваций в области медико-биологической аналитики. Сотрудничество между университетами и технологическими компаниями ускоряет внедрение передовых исследований в практические аналитические приложения. Силиконовая долина и Бостон, технологические центры, стимулируют инновации и привлекают инвестиции в аналитику в области здравоохранения. Инкубаторы и акселераторы продвигают стартапы в сфере медицинской аналитики, помогая стимулировать рост и изменения рынка.

Стимулирует ли растущая экономика и внедрение электронных медицинских записей в Азиатско-Тихоокеанском регионе рост рынка медико-биологической аналитики?

< p>Экономический рост в Азиатско-Тихоокеанском регионе привел к увеличению расходов на здравоохранение со стороны правительств и отдельных лиц. Спрос на качественные медицинские услуги увеличился по мере роста располагаемых доходов и роста среднего класса. Этот рост инвестиций позволил поставщикам медицинских услуг инвестировать в инновационные технологии, такие как медико-биологическая аналитика. Экономический рост помог ускорить строительство инфраструктуры здравоохранения. Строятся новые больницы, клиники и научно-исследовательские учреждения, а существующие ремонтируются. Современная инфраструктура, скорее всего, будет включать в себя сложные ИТ-системы и аналитические решения, способствующие использованию аналитики в области медико-биологических наук.

Устойчивая экономика поощряет инвестиции в инновации в сфере здравоохранения. Правительства и бизнес-структуры более готовы финансировать исследования и разработки в области технологий здравоохранения, включая аналитику. Эти инвестиции способствуют разработке и внедрению сложных аналитических инструментов в секторе медико-биологических наук. Распространение электронных медицинских документов привело к появлению огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Эта информация содержит истории болезни пациентов, планы лечения, результаты анализа крови и многое другое. Большие наборы данных имеют решающее значение для прогнозной аналитики, поскольку они предоставляют исходный материал, необходимый для разработки идей и прогнозов.

Кроме того, электронные медицинские записи повысили качество и доступность данных пациентов. Для эффективной аналитики необходимы точные и актуальные записи. Электронные медицинские записи гарантируют, что данные регулярно собираются и легко доступны, что улучшает возможности аналитических инструментов по обработке и оценке этой информации. Современные системы EHR предназначены для бесперебойной работы с аналитическими платформами. Этот интерфейс позволяет анализировать данные в режиме реального времени, что позволяет медицинским работникам быстрее принимать обоснованные решения. Возможность взаимодействия с инструментами прогнозной аналитики повышает функциональность и ценность систем EHR. Уход за пациентами был улучшен за счет сочетания экономического роста и внедрения электронных медицинских карт.

Кроме того, прогнозная аналитика может помочь выявить тенденции, прогнозировать вспышки заболеваний и адаптировать методы лечения. Эти возможности улучшают результаты лечения пациентов, что стимулирует внедрение аналитических систем. Аналитические технологии могут значительно повысить операционную эффективность за счет улучшения распределения ресурсов, сокращения времени ожидания и управления цепочками поставок. Электронные медицинские записи предоставляют необходимые данные, а экономический рост обеспечивает средства для реализации этих решений. Вместе они повышают эффективность деятельности здравоохранения, делая инструменты аналитики незаменимыми. Экономический рост часто приводит к усилению государственных программ, направленных на улучшение здравоохранения. Многие азиатские страны продвигают оцифровку медицинских записей и использование сложной аналитики посредством финансирования и нормативной поддержки. Такая политика создает атмосферу, способствующую расширению рынка медико-биологической аналитики.

Экономический рост и внедрение электронных медицинских карт оказали особенно сильное влияние на развивающиеся рынки в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Эти рынки начинаются с более низкого базового уровня и могут перейти к мощным аналитическим решениям, минуя более ранние технологии. Такое быстрое внедрение открывает значительные возможности роста для рынка медико-биологической аналитики. Доступность обширных данных ЭМК оказалась полезной в исследованиях и клинических испытаниях. Прогнозная аналитика может улучшить клинические испытания, прогнозируя набор пациентов и выявляя потенциальных кандидатов с использованием данных EHR. Эта возможность стимулирует фармацевтические предприятия и исследовательские организации инвестировать в аналитические решения в регионе.

Конкурентная среда

Конкурентная среда рынка медико-биологической аналитики, за исключением известных игроков, определяется динамичная и фрагментированная экосистема, включающая различные малые и средние организации, стартапы и региональные предприятия. Эти организации постоянно изобретают и внедряют специальные решения, ориентированные на определенные области аналитики здравоохранения, такие как визуализация данных, прогнозное моделирование и персонализированное лечение. Кроме того, партнерство и сотрудничество с поставщиками медицинских услуг, академическими учреждениями и технологическими компаниями часто являются способами увеличения присутствия на рынке и технологических возможностей. Региональные предприятия часто используют свой местный рынок.