データ駆動型ヘルスケアの市場規模、シェア、業界分析、展開別（オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド）、アプリケーション別（人口健康管理、創薬開発、臨床研究、臨床診断など）、エンドユーザー別（病院および診療所、薬局、製薬およびバイオテクノロジー企業、受託研究機関（CRO）など）、および地域予測、 2026～2034年

世界のデータ主導型ヘルスケア市場は、慢性疾患や感染症の蔓延により大幅な成長を遂げています。疾患管理に対する需要の高まりにより、治療コンプライアンスが向上し、慢性疾患を予防し、治療費が削減されます。

データ駆動型ヘルスケアは、ヘルスケアにおける予測分析としても知られています。これには、データ分析、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用して、将来の健康事故を予測し、早期介入と個別の治療戦略を提供することが含まれます。これは、将来の予測のために過去のデータとリアルタイムのデータを評価するために使用されます。医療データは、医療記録、電子医療記録、ウェアラブル デバイス、患者登録簿などのさまざまなソースから収集されます。ヘルスケア業界は大量のデータを生成しますが、それを貴重な洞察に変換することができません。したがって、データ駆動型医療は、医療機関、病院、医師、薬剤師、製薬会社などにメリットをもたらします。

データ駆動型医療では、さまざまな情報源から収集したデータを使用して高リスクの患者を特定し、医療従事者と患者がより多くの証拠を入手して情報に基づいた意思決定をタイムリーに行うのに役立ちます。このような要因が市場の成長に貢献します。              

• たとえば、2024 年 1 月の英国心臓財団の世界心臓および循環器疾患ファクトシートによると、世界中で約 6 億 2,000 万人が心臓および循環器疾患を抱えて暮らしています。心臓病に苦しむ非常に多くの人々が早期の介入を必要としており、データ主導型医療の必要性が高まっています。

データ駆動型ヘルスケア市場の推進者

市場の成長を促進する個別化医療への需要の高まり

伝統医学は、万能薬の概念に基づいています。さまざまな病気に処方される薬は、特定の患者ではなく、広範な集団の統計に関する限られた情報に基づいています。データ駆動型ヘルスケアは、ゲノミクス、臨床検査室、マイクロバイオームのメタゲノミクス、メタボロミクスプロファイリング、電子医療記録、ウェアラブルデバイス、ライフスタイルなどの複数のプラットフォームにわたって収集された患者の健康データを使用して、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

患者の健康の質を向上させるための精密医療に対する需要の高まりにより、個人向けに正確な薬を処方するためのデータ駆動型医療の導入が増加しています。さらに、精密医療には、医薬品の無駄の削減、入院期間の短縮、すべての人にとってより持続可能なケアなどの利点があります。精密医療におけるデータ駆動型ヘルスケアに関連するこのような利点は、市場の成長を促進します。さらに、精密医療における研究開発の取り組みと製品の発売の増加により、市場の成長が促進されています。

• たとえば、2022年11月にイムノジェンは、成人女性のプラチナ耐性卵巣がんの治療薬として、商品名ELAHEREとしてミルベツキシマブ ソラフタンシン・ジンクスという薬剤を米国食品医薬品局が承認したと発表した。このような製品の発売は市場の成長を促進します。

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世界保健機関 (WHO) によると、世界中でがんの負担が増大しています。がんの症例数は 2050 年までに 3,500 万人に達すると推定されており、これは 2022 年の 2,000 万人以上から 77.0% 増加しています。

データ駆動型ヘルスケア市場の抑制

サイバー攻撃とデータ侵害の増加が市場の成長を妨げる可能性がある

医療業界では人工知能、機械学習、分析に対する需要が高まっているにもかかわらず、サイバー攻撃やデータ侵害の増加により、患者や介護者の信頼の低下につながっています。データ駆動型ヘルスケアは、大量の個人の健康データの収集と分析に大きく依存しています。データ侵害は、患者ケアのための予測分析への新しいアプローチの分野において重大な懸念を引き起こします。この侵害は、サイバー攻撃、内部関係者の脅威、データの偶発的な漏洩など、さまざまな手段を通じて発生し、プロセスに対する患者の信頼の低下につながります。

• たとえば、2023 年 10 月に 23andMe は、遺伝情報のデータ侵害という不安を引き起こすニュースを確認しました。その結果、顧客の 0.1% に相当する約 14,000 人の個人情報が漏洩しました。
• さらに、2024 年 3 月、米国保健福祉省 (HHS) は、2 月下旬のサイバー攻撃事件が全米の医療業務に影響を与えたと発表しました。このような事件はデータ共有に大きな障壁となり、業界の拡大を妨げています。

データ駆動型ヘルスケア市場の機会

製品の普及促進に向けた不正行為の防止がますます重視される

現在、医療詐欺が増加しており、保険制度に大きな負担を与えています。医療詐欺の増加が続く中、保険会社や医療提供者は不正行為を特定し防止するためにデータ分析をますます活用しています。データ駆動型のヘルスケア プラットフォームは、データのパターンや異常性を特定し、疑わしい請求の早期発見を促進するのに十分な情報を提供します。

このようなシナリオでは、データ駆動型のヘルスケア ソフトウェアの導入が促進され、保険詐欺が減少し、予測期間中の市場の成長が促進されると予想されます。

さらに、主要企業による保険組織向けの新しい革新的なプラットフォームの発売の増加により、予測期間中の市場の成長が促進される予定です。

• たとえば、2023 年 10 月に、MongoDB, Inc. は医療向け MongoDB アトラスと保険向け MongoDB アトラスを開始しました。 MongoDB Atlas は、保険会社がデータ戦略を最新化し、人工知能と機械学習を組織全体に拡張するのに役立つマルチクラウド開発者データ プラットフォームです。このような立ち上げにより、先進技術により保険会社の成長が促進されることが期待されています。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• 主要国/地域別の主要疾患の罹患率、2023 年
• データ駆動型ヘルスケア ソリューションにおける技術の進歩
• 概要: データ駆動型ヘルスケアの応用
• 主要な業界の動向 - 合併、買収、パートナーシップ、立ち上げ
• 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の市場への影響

導入による分析

導入に基づいて、市場はオンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドに分類されます。

クラウドベースのセグメントが市場のかなりのシェアを占めました。この部門の成長は、クラウドベースのシステムの多用途性によるものです。クラウド プラットフォームは、画像データ、電子医療記録 (EHR)、ゲノミクス情報、遠隔医療、ウェアラブル デバイス データなどを含む患者データのための膨大なストレージを提供します。さらに、消費者は、ニーズに応じて料金を支払うことで、必要に応じてクラウド プラットフォーム上のリソースに簡単にアクセスできます。クラウドベースのプラットフォームに関連するこのような利点と、主要企業による新しいプラットフォームの立ち上げの増加により、市場の成長が促進されることになります。

• たとえば、富士通は2023年3月に、医療分野のデジタルトランスフォーメーションを推進し、日本における個別化された医療と医薬品の開発を促進することを目的として、健康関連データを安全に収集して活用するように設計された新しいクラウドベースのプラットフォームを導入しました。このような発売により、セグメントの成長が促進されます。

アプリケーション別の分析

アプリケーションに基づいて、市場は人口健康管理、創薬開発、臨床研究、臨床診断などに分類されます。

創薬・開発部門は世界市場で大きなシェアを占めました。この部門の成長は、さまざまな未開発の疾患に対する新薬の発売に向けた研究開発活動の増加によって推進されています。データ駆動型ヘルスケアは、新薬や治療法を発見するプロセスを加速する大量の多様なデータに対応します。この膨大なデータセットにより新薬発見のプロセスが容易になり、市場におけるセグメントの成長につながります。さらに、慢性疾患に対する個別化医療および細胞および遺伝子ベースの医療に対する需要の増加により、市場におけるこの部門の成長が促進されると予想されます。

さらに、医薬品開発や臨床試験を加速するためのプラットフォームを立ち上げる市場関係者間の戦略的活動の増加により、このセグメントの成長が促進されると予想されます。

• たとえば、OMNY Health は 2024 年 7 月に、QuantHealth や ArisGlobal などの AI 主導のヘルステック企業をサポートするように設計されたプラットフォームを導入しました。この新しいデータ ネットワークは、医療提供者と患者集団の多様な組み合わせからの幅広い匿名化された構造化および非構造化電子医療記録 (EHR) データセットを提供することにより、生成 AI の要件を満たすように調整されています。同社はQuantHealthとの提携を通じて、現実世界の証拠を活用して臨床試験結果、薬の有効性、患者の反応を予測する模擬臨床試験を実施することで、医薬品開発を加速することを目指している。このような上市は、創薬および開発部門の成長を促進します。

エンドユーザーによる分析

エンドユーザーに基づいて、市場は病院および診療所、薬局、製薬およびバイオテクノロジー企業、受託研究機関 (CRO) などに細分されます。

の病院およびクリニック部門が市場で大きなシェアを占めました。データ駆動型医療は、医療専門家がリアルタイム データを使用して、治療を受ける患者に対する意思決定を行うのに役立ちます。このソリューションにより、患者の病歴にアクセスできるため、不必要な診断や臨床手順の必要性が軽減されます。さらに、これらのプラットフォームは入院を回避し、費用のかかる再入院を防ぎます。病院や薬局によるデータ駆動型ヘルスケア プラットフォームの使用に伴うこのような利点は、市場におけるこのセグメントの成長を促進します。

さらに、医療従事者向けの主要企業によるクラウドベースのソフトウェアの発売の増加により、この分野の成長が促進されると予想されます。

• たとえば、2022 年 10 月に、Inovalon は医療提供者向けの RCM Intelligence ソフトウェアを発売しました。このようなソフトウェアは病院の経営を維持することで病院に利益をもたらし、部門の成長を促進します。

地域分析

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地域ごとに、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカにわたって調査されています。

北米は 2023 年の世界市場で大きなシェアを占めました。この地域の成長は、人工知能、機械学習、ヘルスケア向けソフトウェア開発の進歩によるものと考えられます。医療分野には高度なスキルを持つ労働力が存在し、大量のデータセットが利用できるため、データ駆動型の医療プラットフォームの導入が増加し、効率的な患者管理と患者の転帰の改善が図られています。

さらに、地域の医療システムをサポートする新製品の増加により、地域市場の成長が促進されると予想されます。

• 2024 年 8 月、Innovaccer Inc. は、政府医療機関内のデータ サイロと断片化によってもたらされる課題に取り組むために、政府医療 AI データおよび分析プラットフォーム (GHAAP) を導入しました。これらの問題は、重要な取り組みを妨げ、データに基づいた意思決定を行う能力を制限し、地域社会が利用できる医療サービスの質に影響を与えます。このような発売により、地域での製品の採用が促進されます。

ヨーロッパは、ヘルスケア業界における技術進歩の増加と、意思決定プロセスへの予測分析の導入に対する政府の積極的な支援の存在により、データ駆動型ヘルスケア市場でかなりのシェアを占めています。さらに、ゲノミクスおよび精密医療における研究開発活動の増加により、地域の成長が促進されると予想されます。

• たとえば、2022 年 8 月に、国立医療エクセレンス研究所 (「NICE」) は、デジタル ヘルス テクノロジー (「DHT」) の証拠標準フレームワーク (「ESF」) の更新を発表しました。さらに、人工知能 (「AI」) とデータ駆動型テクノロジーの証拠基準も含まれています。

さらに、アジア太平洋地域の市場は、病院や医療提供者が医療介入に人工知能や機械学習を組み込む方向へシフトを強めているため、成長が見込まれています。

主要なプレーヤーをカバー

世界のデータ主導型ヘルスケア市場は細分化されており、数多くの革新的な製品を提供する新興プロバイダーが多数存在します。このレポートには、次の主要人物のプロフィールが含まれています。

• ACL Digital (U.S.)
• Snowflake Inc. (U.S.)
• Persistent Systems (U.S.)
• Solix Technologies, Inc. (U.S.)
• Inovalon (U.S.)
• Skyflow, Inc. (U.S.)
• Arcadia Solutions, LLC. (U.S.)
• Cloudera, Inc. (U.S.)

主要な業界の発展

• 2024 年 4 月、イノバロンは新しいクラウドベースの Software as a Service (SaaS) ソリューションである Converged Submissions を開始しました。これは、メディケアおよびメディケイド サービス センター (CMS) などの規制当局への正確な提出を保証するために、リスク調整プログラムの遭遇データを提出するプロセスを合理化および改善するように設計されています。
• 2024 年 2 月、Persistent Systems は Microsoft と協力して、生成 AI を活用した人口健康管理 (PHM) ソリューションを立ち上げました。このソリューションは、個別化されたケアの推奨と費用対効果の高い介入を可能にすることを目的として、電子医療記録 (EHR) データから健康の社会的決定要因 (SDoH) を特定するために使用されました。