Markt für klinische Datenanalyse – Wachstum, Trends, Auswirkungen von COVID-19 und Prognosen (2022 – 2027)

Der Markt für klinische Datenanalyse ist nach Bereitstellungsmodell (Cloud, On-Premise), Anwendung (Qualitätsverbesserung und klinisches Benchmarking, Unterstützung klinischer Entscheidungen, behördliche Berichterstattung und Compliance, vergleichende Analyse/vergleichende Wirksamkeit, Präzisionsgesundheit), Endbenutzer vertikal unterteilt (Zahler, Anbieter, ) und Geographie.

Markt-Snapshot

Clinical Data Analytics Market Size
Study Period: 2018 - 2026
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 33.07 %
Clinical Data Analytics Market Companies

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Marktübersicht

Der Markt für klinische Datenanalyse wird im Prognosezeitraum 2021 bis 2026 voraussichtlich mit einer CAGR von 33,07 % wachsen. Die klinische Datenanalyse im Gesundheitswesen spielt eine herausragende Rolle bei der Heilung und Vorhersage von Krankheiten, was die Qualität der Versorgung erhöht und vermeidbare Todesfälle zunichte macht die aufgrund der Fahrlässigkeit einiger chronischer Krankheiten auftreten. Die mHealth-Technologie ist auf dem Vormarsch, wo von Benutzern gemeldete Daten (was die Leute sagen), aufgabenbasierte Maßnahmen (Geräte, die Anstrengung und Physiologie messen) sowie passives Erfassen (was die Leute täglich tun) beim Sammeln der verwendeten Daten helfen klinische Datenanalyse, die zum Marktwachstum beiträgt.

  • Der Markt wird auch von sich ständig weiterentwickelnden Branchenvorschriften, dem zunehmenden Druck, die Kosten der Arzneimittelentwicklung zu senken, und der steigenden Nachfrage nach neuen Therapien bestimmt. Laut der Avoca-Gruppe wurden 65 % der F&E-Aktivitäten im Jahr 2021 ausgelagert, und dieser Trend wird voraussichtlich bis 2021 stabil bleiben. Der Markt ist auch Zeuge eines Engagements zwischen Patienten, Ärzten und Systemen, das zur Verbreitung elektronischer Datenaufzeichnungssysteme beiträgt und Fortschritte bei Methoden (z. B. randomisierte Studien) – die eine aufregende Gelegenheit für den untersuchten Markt darstellen.
  • Das Diabetesmanagement gewinnt in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung. Im August 2019 führte das Rensselaer Polytechnic Institute eine Studie mit künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analyse durch, um Informationen von Tausenden von kontinuierlichen Glukosemessgeräten und Insulinpumpen auszuwerten. Die Informationen können verwendet werden, um die Algorithmen zur Steuerung dieser Geräte zu verbessern und so das Leben von Menschen mit Typ-1-Diabetes zu verbessern.
  • Es gibt einen zunehmenden Trend, therapiebereichsspezifische Module auf Industriestandards abzubilden. Beispielsweise werden klinische Meilensteinmodule, krankheitsspezifische Symptommodule und krankheitsspezifische Bewertungen (wie z. B. Urin-GAG-Tests, MPS-Enzymtests) auf MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities), WHODrug (WHO Drug Dictionary), CDISC ( Clinical Data Interchange Standards Consortium), das die Studien in verschiedenen therapeutischen Bereichen fördert und somit das Marktwachstum unterstützt.
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden allmählich Teil des Marktes für klinische Datenanalysen. Eine der vielversprechenderen potenziellen Anwendungen für den Einsatz von KI und ML in klinischen Studien befindet sich in der Designphase. Beispielsweise kündigte die Mayo Clinic im Januar 2020 die Clinical Data Analytics Platform als erstes Projekt im Rahmen der Mayo Clinic Platform an. Es basiert auf einer föderierten Architektur, die es mehreren Teilnehmern ermöglicht, ein gemeinsames, robustes Modell für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu erstellen, ohne Datensätze zu teilen.
  • Präzisionsarzneimittel sind heute teurer in der Herstellung als traditionelle Arzneimittel, was zu einer Verringerung der Gewinnspanne führt und den Druck erhöht, eine erfolgreiche erstmalige Einreichung zu erstellen und Kosten im Zusammenhang mit einer erneuten Einreichung zu vermeiden. Künftig sollen sich Extended Reality (XR)-Technologien im Versuchsbetrieb durchsetzen. Goldman Sachs prognostiziert, dass die AR/VR-Nutzung im medizinischen Bereich im Jahr 2025 einen Umsatz von 5,1 Milliarden US-Dollar haben wird.
  • Aufgrund der Ausbreitung von Krankheiten, wie der jüngsten Ausbreitung von COVID-19, wird erwartet, dass häufige Klinikbesuche für Patienten in einigen klinischen Studien bald der Vergangenheit angehören werden. Verbundene Geräte, Fortschritte bei der Hauszustellung und verbesserte virtuelle Kommunikation können nach Belieben des Patienten durchgeführt werden, und als Ergebnis werden die Datenpunkte für die Analyse aus mehreren Quellen stammen.

Umfang des Berichts

Klinische Datenanalysen helfen Ärzten, sich besser um den Gesundheitszustand eines Patienten zu kümmern, und helfen, den Gesundheitszustand der betroffenen Patienten zu verstehen. Die Technologie kann je nach den betroffenen Daten oder den Benutzern der Informationen oder der Aktionen variieren, die im Ermessen von Entscheidungsträgern wie Krankenschwestern, Ärzten, Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens, der Geschäftsleitung usw. liegen. 
 

By Deployment Model
Cloud
On-premise
By Application
Quality Improvement and Clinical Benchmarking
Clinical Decision Support
Regulatory Reporting and Compliance
Comparative Analytics/Comparative Effectiveness
Precision Health
By End-user Vertical
Payers
Providers
Geography
North America
United States
Canada
Europe
Germany
United KIngdom
Italy
France
Spain
Rest of Europe
Asia Pacific
India
China
Japan
South Korea
Australia
Rest of Asia Pacific
Latin America
Brazil
Argentina
Rest of Latin America
Middle East and Africa
GCC
South Africa
Rest of Middle East and Africa

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Wichtige Markttrends

Cloud-Bereitstellungsmodell, um eine dominierende Position auf dem Markt zu halten

  • Die zunehmende Einführung elektronischer Aufzeichnungen in den meisten Gesundheitseinrichtungen hat die Verwendung von Cloud-basierten Lösungen aufgrund ihres intuitivsten Vorteils vorangetrieben, der die Archivierung sowie die Verwendung und Analyse von Patientenakten, -informationen und -historie mit Leichtigkeit ermöglicht. Ärzte neigen zu Cloud-Lösungen, da sie eine sichere Zusammenarbeit zwischen Patienten und anderen Krankenhausleitungen ermöglichen, da diese Lösungen mobile Geräte, Webanwendungen und Datenzugriff von mehreren Standorten aus unterstützen.
  • Die Nutzungsmöglichkeiten der Cloud beschränken sich nicht nur auf die Nutzung von Daten eines einzelnen Standorts, sondern ermöglichen die Zusammenarbeit verschiedener Datenpools auf der ganzen Welt. Organisationen im Gesundheitswesen und pharmazeutische Unternehmen können diesen Vorteil somit nutzen, um Erkenntnisse über die Entdeckung oder Innovation von Arzneimitteln auf der Grundlage historischer und aktueller Daten zu sammeln, die aus den verschiedenen Datenpools des Gesundheitswesens verfügbar sind.
  • Darüber hinaus reduzieren diese Lösungen auch die internen Speicherkosten, die durch On-Premise-Lösungen entstehen, die möglicherweise eine große Anzahl von Rechenzentren erfordern, um die für die Analyse erforderlichen Daten zu speichern und zu verarbeiten. Cloud Computing ermöglicht die Datenaggregation über Studien und Sponsoren hinweg. Diese Daten können verwendet werden, um Benchmarks zu erstellen, damit Datenmanager sehen können, wie ihre Studie im Vergleich zu anderen im selben therapeutischen Bereich abschneidet.
  • Fortschritte in der Genommedizin werden den bereits wachsenden Gesundheitsdatenspeichern weitere Patientendaten hinzufügen, und lokale Data Warehouses können diese zusätzlichen Informationen nicht aufnehmen. Um mit dem Datensturm Schritt zu halten, müssen Gesundheitssysteme die lokale Data-Warehouse-Kapazität durch Cloud-basierte Lösungen ergänzen. Angesichts wachsender Investitionen in Forschung und Entwicklung und steigender staatlicher Forschungsbudgets besteht eine höhere Nachfrage nach leistungsstarken Datenlösungen mit größerer Genauigkeit bei der Bereitstellung von Erkenntnissen.
  • Unternehmen nutzen daher Big Data, um diese Genauigkeit zu erreichen; Dies erfordert jedoch eine fortschrittliche Rechenleistung, die mithilfe der Cloud genutzt werden kann. Beispielsweise unterzeichnete Saama Technologies, das Unternehmen für klinische KI-Analytikplattformen, im Februar 2020 eine Vereinbarung mit Pfizer Inc. zur Entwicklung und Bereitstellung einer KI-gestützten Analyselösung, um die Herausforderungen zu verringern, denen Datenverwalter und -überwacher klinischer Studien häufig gegenüberstehen.
Clinical Data Analytics Market Trends

Die Vereinigten Staaten werden ein wichtiger Markt

  • Der Markt in den Vereinigten Staaten wird im Prognosezeitraum voraussichtlich das größte Wachstum verzeichnen. Das massive Wachstum des US-amerikanischen Marktes hängt mit der Entwicklung staatlicher Gesundheitsvorschriften zur Kontrolle steigender Gesundheitskosten, wachsenden regulatorischen Verpflichtungen und der zunehmenden Einführung von EHR zusammen. und die Ausweitung staatlicher Initiativen, die sich auf personalisierte Medizin, wertbasierte Erstattungen und Gesundheitsmanagement der Bevölkerung konzentrieren.
  • Laut ClinicalTrials.gov entfielen im Jahr 2019 allein auf die Vereinigten Staaten 34 % der weltweit registrierten klinischen Studien. Die gesammelten Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert werden, müssen untersucht und analysiert werden, um Strategien für ein effektives Bevölkerungsgesundheitsmanagement zu entwickeln. Darüber hinaus machten laut derselben Quelle im Oktober 2019 allein die Vereinigten Staaten 37 % der weltweit registrierten klinischen Rekrutierungsstudien aus.
  • Nach den neuen Vorschriften der US-Regierung für Medicare werden Krankenhäuser und Ärzte im Rahmen von Medicare mit Geldstrafen belegt, wenn sie keine elektronischen Patientenakten (EHR) verwenden. Obwohl die Vereinigten Staaten schon immer als Vorreiter bei der Verwendung fortschrittlicher Technologien zur Behandlung von Patienten bekannt waren, haben Ärzte und Krankenhäuser Papieraufzeichnungen nur langsam durch elektronische Aufzeichnungen ersetzt. Diese Schritte werden unternommen, um diese EHRs sinnvoll zu nutzen. Es wird erwartet, dass die Durchsetzung dieser neuen Vorschriften die Nachfrage nach klinischen Datenanalyselösungen in der Region ankurbeln wird.
Clinical Data Analytics Market Growth

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für klinische Datenanalyse ist mäßig wettbewerbsintensiv und hat in den letzten Jahren einen Wettbewerbsvorteil erlangt. Was den Marktanteil betrifft, dominieren derzeit nur wenige der großen Akteure den Markt. Diese Hauptakteure mit einem herausragenden Marktanteil konzentrieren sich darauf, ihren Kundenstamm im Ausland zu erweitern. Diese Unternehmen nutzen strategische Kooperationsinitiativen, um ihren Marktanteil und ihre Rentabilität zu steigern. 

  • Februar 2020 – IBM Watson Health hat seine neueste Cloud-basierte Technologie, IBM Study Advance, auf den Markt gebracht, die entwickelt wurde, um die mit klinischen Studien verbundenen Kosten und den Zeitaufwand zu reduzieren. Das datengesteuerte Studiendesign-Tool IBM Study Advance optimiert das Protokolldesign für klinische Studien durch die Integration des automatisierten Zugriffs auf reale Patientendaten und die Standardisierung der Anleitung für Protokollvorlagen.

Hauptakteure

  1. Allscripts Healthcare Solutions Inc.

  2. IBM Corporation

  3. Oracle Corporation

  4. Inspirata Inc.

  5. Cerner Corporation

Allscripts Healthcare Solutions Inc, IBM Corporation, Oracle Corporation, Inspirata Inc, Cerner Corporation.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Deliverables and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Threat of New Entrants

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      3. 4.2.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Increasing Focus on Population Health Management

      2. 5.1.2 Government Healthcare Policies

      3. 5.1.3 Clinical Data Analytics Enabling Personalized Patient Care

      4. 5.1.4 Growing Need to Contain Healthcare Expenditure

    2. 5.2 Market Challenges

      1. 5.2.1 Lack of Infrastructural Facilities In Various Government And Private Hospitals

      2. 5.2.2 Low Internet Penetration in the Emerging Economies

    3. 5.3 Market Opportunities

      1. 5.3.1 Increasing Adoption of Electronic Data Recording System

    4. 5.4 Research Activity by Therapeutic Area

      1. 5.4.1 Cardiovascular

      2. 5.4.2 Central Nervous System (CNS )

      3. 5.4.3 Oncology

      4. 5.4.4 Infectious Diseases

      5. 5.4.5 Other Therapeutic Areas

    5. 5.5 Industry Value Chain Analysis

    6. 5.6 Assessment of Impact of Covid-19 on the Industry

  6. 6. MARKET SEGMENTATION

    1. 6.1 By Deployment Model

      1. 6.1.1 Cloud

      2. 6.1.2 On-premise

    2. 6.2 By Application

      1. 6.2.1 Quality Improvement and Clinical Benchmarking

      2. 6.2.2 Clinical Decision Support

      3. 6.2.3 Regulatory Reporting and Compliance

      4. 6.2.4 Comparative Analytics/Comparative Effectiveness

      5. 6.2.5 Precision Health

    3. 6.3 By End-user Vertical

      1. 6.3.1 Payers

      2. 6.3.2 Providers

    4. 6.4 Geography

      1. 6.4.1 North America

        1. 6.4.1.1 United States

        2. 6.4.1.2 Canada

      2. 6.4.2 Europe

        1. 6.4.2.1 Germany

        2. 6.4.2.2 United KIngdom

        3. 6.4.2.3 Italy

        4. 6.4.2.4 France

        5. 6.4.2.5 Spain

        6. 6.4.2.6 Rest of Europe

      3. 6.4.3 Asia Pacific

        1. 6.4.3.1 India

        2. 6.4.3.2 China

        3. 6.4.3.3 Japan

        4. 6.4.3.4 South Korea

        5. 6.4.3.5 Australia

        6. 6.4.3.6 Rest of Asia Pacific

      4. 6.4.4 Latin America

        1. 6.4.4.1 Brazil

        2. 6.4.4.2 Argentina

        3. 6.4.4.3 Rest of Latin America

      5. 6.4.5 Middle East and Africa

        1. 6.4.5.1 GCC

        2. 6.4.5.2 South Africa

        3. 6.4.5.3 Rest of Middle East and Africa

  7. 7. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 7.1 Company Profiles

      1. 7.1.1 Allscripts Health Solution

      2. 7.1.2 Inspirata Inc

      3. 7.1.3 CareEvolution Inc.

      4. 7.1.4 Cerner Corporation

      5. 7.1.5 Health Catalyst Inc.

      6. 7.1.6 IBM Corporation

      7. 7.1.7 Koninklijke Philips N.V

      8. 7.1.8 McKesson Corporation

      9. 7.1.9 Optum Inc.

      10. 7.1.10 Oracle Corporation

    2. *List Not Exhaustive
  8. 8. INVESTMENT ANALYSIS

  9. 9. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

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Frequently Asked Questions

Der Markt für klinische Datenanalysen wird von 2018 bis 2026 untersucht.

Der Markt für klinische Datenanalyse wächst in den nächsten 5 Jahren mit einer CAGR von 33,07 %.

Der asiatisch-pazifische Raum wächst zwischen 2021 und 2026 mit der höchsten CAGR.

Nordamerika hält 2021 den höchsten Anteil.

Allscripts Healthcare Solutions Inc., IBM Corporation, Oracle Corporation, Inspirata Inc., Cerner Corporation sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für klinische Datenanalysen tätig sind.

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