数据驱动的医疗保健市场规模、份额和行业分析，按部署（本地、基于云和混合）、按应用（人口健康管理、药物发现和开发、临床研究、临床诊断等）、最终用户（医院和诊所、药房、制药和生物技术公司、合同研究组织 (CRO) 等）以及区域预测，2026-2034 年

由于慢性和传染病的患病率上升，全球数据驱动的医疗市场正在见证大幅增长。对疾病管理的需求增加有助于实现更好的治疗依从性，防止慢性疾病并降低治疗成本。

数据驱动的医疗保健也被称为医疗保健中的预测分析。它涉及使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测未来的健康事件，并提供早期干预和个性化治疗策略。这用于评估历史和实时数据以进行未来的预测。医疗保健数据是从医疗记录，电子健康记录，可穿戴设备，患者注册机构等各种来源收集的。医疗保健行业产生了大量数据，但无法将其转换为有价值的见解。因此，数据驱动的医疗保健为医疗机构，医院，医生，药剂师，制药公司等提供了好处。

数据驱动的医疗保健通过从各种来源收集的数据来识别高危患者，这有助于及时及时做出明智的决定，并提供更多证据。这些因素有助于市场的增长。              

• 例如，根据英国心脏基金会的全球心脏和循环系统概况，在2024年1月，大约有6.2亿人患有心脏和循环系统疾病。如此大量患有心脏病的人需要早期干预，从而增加了对数据驱动的医疗保健的需求。

数据驱动的医疗市场驱动力

对个性化医学的需求不断增加，以推动市场增长

传统药物依赖于万能的概念。针对各种疾病规定的药物是基于有关广泛人群而不是特定患者的统计信息的有限信息。数据驱动的医疗保健有助于通过在基因组学，临床实验室，微生物组宏基因组学，代谢组学分析，电子健康记录，可穿戴设备和生活方式等多个平台收集的患者健康数据做出明智的决策。

对改善患者健康质量的精确医学的需求增加导致采用数据驱动的医疗保健，以为个人制定精确药物。此外，精密医学具有较少的浪费，减少住院时间的浪费以及为每个人提供更可持续的护理。与数据驱动的医疗保健相关的这些好处可以提高市场的增长。此外，不断增长的研发计划和产品推出了精确医学的推动，可以增长市场的增长。

• 例如，2022年11月，免疫原宣布美国食品药品监督管理局批准Mirvetuximab soravtansine-gynx，以Elahere的品牌Elahere批准，用于治疗成年女性的铂抗卵巢癌。这样的产品推动了市场增长。

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根据世界卫生组织（WHO）的说法，全球癌症的负担越来越大。到2050年，癌症病例的数量估计达到3500万，这比2022年的超过20万例病例增加了77.0％。

数据驱动的医疗保健市场约束

增加网络攻击和数据泄露可能会阻碍市场增长

尽管医疗保健行业对人工智能，机器学习和分析的需求不断增长，但网络攻击和数据泄露的不断增长导致患者和看护人的信任耗尽。数据驱动的医疗保健在很大程度上依赖于大量个人健康数据的收集和分析。数据泄露在新方法的域内引起了重大关注，以预测患者护理的预测分析。违规行为是通过各种手段发生的，包括网络攻击，内幕威胁和意外暴露数据，这导致患者对过程的信任下降。

• 例如，在2023年10月，23AndMe证实了对遗传信息的数据泄露的不安新闻，这导致了大约14,000个人的个人详细信息暴露，占客户0.1％的客户。
• 此外，在2024年3月，美国卫生与公共服务部（HHS）表示，2月下旬的网络攻击事件影响了美国整个美国的医疗保健行动，这一事件构成了数据共享，阻碍行业扩张的重大障碍。

数据驱动的医疗市场机会

强调预防欺诈活动以促进产品采用

如今，医疗保健欺诈正在增加，这对保险系统造成了巨大负担。保险公司和医疗保健提供者越来越多地利用数据分析来识别和防止随着医疗保健欺诈的增加而欺诈活动。数据驱动的医疗平台提供了足够的信息来识别数据中的模式和不规则性，并促进了可疑索赔的早期发现。

预计这种情况将促进采用数据驱动的医疗软件，以减少保险欺诈并推动预测期内市场的增长。

此外，主要参与者为保险组织推出新的创新平台的推出将在预测期内提高市场增长。

• 例如，2023年10月，MongoDB，Inc。推出了MongoDB Atlas的医疗保健和MongoDB Atlas保险。 MongoDB Atlas是一个多云开发人员数据平台，可帮助保险公司在整个组织中将其数据策略和规模化的人工智能和机器学习现代化。预计通过高级技术来提高保险公司的增长。

分割

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

• 关键国家/地区/地区的关键疾病患病率，2023年
• 数据驱动医疗解决方案的技术进步
• 概述：数据驱动医疗保健的应用
• 关键行业发展 - 合并，收购，伙伴关系，启动
• COVID-19对市场的影响

通过部署分析

基于部署，市场分为本地，基于云和混合动力。

基于云的细分市场占有很大的市场份额。该细分市场的增长归因于基于云的系统的多功能性。云平台为患者数据提供了广泛的存储空间，包括成像数据，电子健康记录（EHR），基因组学信息，远程医疗，可穿戴设备数据等。此外，消费者可以根据需要付款轻松地在云平台上访问资源。与基于云的平台相关的这些好处以及关键参与者增加新平台的推出旨在提高市场的增长。

• 例如，在2023年3月，富士通推出了一个新的基于云的平台，旨在安全地收集和利用与健康相关的数据，旨在促进医疗部门内的数字化转型并促进日本的个性化医疗保健和药物开发。这样的发射促进了该细分市场的增长。

通过应用分析

根据应用，市场被细分为人口健康管理，药物发现与开发，临床研究，临床诊断等。

药物发现与开发部门在全球市场中占有很大份额。该细分市场的增长是由增加针对各种未开发疾病的新药的研究和开发活动驱动的。数据驱动的医疗保健能够迎合大量不同的数据，这些数据加速了发现新药和治疗的过程。这组大量数据减轻了新药物发现的过程，从而导致了市场的增长。此外，预计对个性化药物，细胞和基于基因的基于基因的药物的需求不断增长，预计将促进该细分市场的增长。

此外，市场参与者之间的战略活动的增加，以推出加速药物开发和临床试验的平台，预计将推动该细分市场的增长。

• 例如，在2024年7月，OMNY Health推出了一个平台，旨在支持AI驱动的健康技术公司，例如Quanthealth和Arisglobal。通过提供各种提供者和患者人群组合的多种识别结构化和非结构化的电子健康记录（EHR）数据集，该新的数据网络旨在满足生成AI的要求。该公司通过与Quanthealth的合作伙伴关系，旨在通过进行模拟的临床试验来加速药物开发，以利用现实世界的证据来预测临床试验结果，药物有效性和患者反应。这种发射促进了药物发现与开发领域的增长。

最终用户分析

根据最终用户，市场被细分为医院和诊所，药房，药品和生物技术公司，合同研究组织（CRO）等。

这 医院和诊所细分市场占有很大的市场。数据驱动的医疗保健帮助医疗保健专业人员使用实时数据为接受治疗的患者做出决策。由于获得患者病史，该解决方案减少了对不必要的诊断和临床程序的需求。此外，这些平台避免住院并防止昂贵的再入院。与医院和药房使用数据驱动的医疗平台相关的这些好处促进了市场上细分市场的增长。

此外，预计主要参与者为医疗保健专业人员推出基于云的软件的推出将推动该细分市场的增长。

• 例如，2022年10月，Inovalon推出了RCM Intelligence软件，用于医疗保健提供者。这样的软件通过维护医院管理并促进细分市场的增长来使医院受益。

区域分析

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按地区，在北美，欧洲，亚太地区，拉丁美洲和中东和非洲进行了研究。

北美在2023年占全球市场的很大一部分。区域增长归因于人工智能，机器学习和医疗保健软件开发的进步。在医疗保健领域，具有大量数据集的高技能劳动力的存在增加了数据驱动的医疗平台的采用，以提高有效的患者管理和改善患者结果。

此外，支持该地区医疗保健系统的越来越多的发射有望提高区域市场的增长。

• 2024年8月，Innovaccer Inc.介绍了政府卫生AI数据和分析平台（GHAAP），以应对政府卫生组织内的数据筒仓和分裂所带来的挑战。这些问题阻碍了基本举措，限制了做出数据驱动决策的能力，并影响社区可用的医疗服务的质量。这样的推出促进了该地区的产品采用。

由于医疗保健行业的技术进步以及有积极的政府支持在决策过程中采用预测分析，欧洲在数据驱动的医疗市场中有很大一部分。此外，预计基因组学和精度医学的研发活动的增加将推动区域增长。

• 例如，2022年8月，美国国家健康与护理卓越研究所（“ NICE”）宣布了数字健康技术（“ DHTS”）的证据标准框架（“ ESF”）的更新。此外，它还包括人工智能（“ AI”）和数据驱动技术的证据标准。

此外，由于医院和医疗保健提供者向整合人工智能和机器学习以进行医疗干预措施的转变，预计亚太市场将增长。

关键球员涵盖了

全球数据驱动的医疗保健市场是分散的，大量新兴提供商拥有许多创新的产品。该报告包括以下主要参与者的配置文件：

• ACL数字（美国）
• Snowflake Inc.（美国）
• 持续系统（美国）
• Solix Technologies，Inc。（美国）
• Inovalon（美国）
• Skyflow，Inc。（美国）
• Arcadia Solutions，LLC。 （我们。）
• Cloudera，Inc。（美国）

关键行业发展

• 2024年4月，Inovalon推出了一个新的基于云的软件作为服务（SAAS）解决方案，即融合的提交，旨在简化和改善提交风险调整计划的遭遇数据的过程，以确保准确提交给监管机构（例如Medicare＆Medicaid Services（CMS））等监管机构。
• 2024年2月，持久系统与微软合作推出了生成AI驱动的人群健康管理（PHM）解决方案。该解决方案用于从电子健康记录（EHR）数据中确定健康的社会决定因素（SDOH），以实现个性化的护理建议和具有成本效益的干预措施。