Größe und Marktanteil des europäischen Marktes für Gesundheitsanalytik – Wachstumstrends und Prognose (2025 – 2030)

Trends und Erkenntnisse des europäischen Marktes für Gesundheitsanalytik

Klinische Datenanalytik wird im Prognosezeitraum ein erhebliches Wachstum verzeichnen

• Eine wachsende Anzahl von Gesundheitseinrichtungen und -unternehmen möchte klinische Analytik als Teil ihrer Betriebsabläufe einsetzen, um präventive Versorgung durch effektive Überwachung von Patientendaten anzubieten und individuelle Aufmerksamkeit zu gewähren, um die Effektivität und Effizienz ihrer Dienstleistungen zu steigern.
• Klinische Datenanalytik wird sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickeln, das Echtzeit-Medizindaten aus dem E-Health-Bereich nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse vorherzusagen und Kosten durch frühzeitige Interventionen bei potenziellen klinischen Komplikationen zu senken. Klinische Datenanalytik hilft Gesundheitsdienstleistern, ihre Daten zu analysieren und einen Wandel von leistungsbasierten Erstattungen hin zu wertbasiertem Einkauf, verantwortungsvollen Versorgungsorganisationen und wertbasiertem Versicherungsdesign (VBID) einzuleiten.
• Krankenhäuser in Italien haben ihre CPOE- (computergestützte Arzneimittelbestellungssysteme), EMR- (elektronische Krankenakten) und RFID-Verfolgungs- und Rückverfolgungsplattformen (Radiofrequenz-Identifikation) größtenteils vollständig in Betrieb. Die Krankenhausinformationssysteme und EMRs in der Region Lombardei sind eine der Investitionen der italienischen Regierung.
• Die zunehmende Nutzung digitaler Patientenakten als elektronische Krankenakten in der Region verzeichnet einen Anstieg, der Organisationen hilft, bessere Versorgung anzubieten und die verschiedenen Zustände der Patienten zu analysieren. So können Daten von Patienten mit Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und anderen chronischen Krankheiten besser analysiert werden.
• Klinische Datenanalytik ist derzeit Teil der COVID-19-Reaktion, bei der Gesundheitsorganisationen und die Regierung Patientendaten nutzen, um die Krise zu bewältigen und sich besser darauf vorzubereiten. Die Regierung des Vereinigten Königreichs beispielsweise nutzte Patientendaten zur Lageanalyse, indem sie die Daten in Algorithmen für maschinelles Lernen und KI einspeiste, um Regierungsdatenbanken zu stärken und Minister und Beamte bei der Bekämpfung der Pandemie zu unterstützen.

Reduzierte Versorgungskosten und Vorhersage möglicher Notfalldienste

• Der Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen reduziert die Gesamtausgaben und unterstützt Forscher bei der Analyse von Bevölkerungsgesundheitsdaten sowie bei der Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Ausbrüchen bei der Behandlung von Krankheiten. Einige Beispiele für solche umfangreichen Daten sind Krankenakten, Daten von medizinischen Testgeräten, Krankenhausunterlagen, Informationen über Rezepte, Familienanamnesen, persönliche Identifikationsdaten und Versicherungsinformationen.
• Ärzte und andere medizinische Fachkräfte nutzen Big-Data-Analysen, um wirksam über Behandlungen und Dienstleistungen zu entscheiden. Dies hilft Ärzten dabei, Krankheiten und Leiden frühzeitig zu erkennen, wenn sie noch kostengünstiger behandelt werden können. Die Nutzung von Gesundheitsanalytik wird aufgrund der oben genannten Faktoren voraussichtlich zunehmen.
• Krankenhauswiederaufnahmen sind mit hohen Kosten verbunden. Laut HealthcareDive gibt Medicare jährlich mehr als 26 Milliarden USD für Wiederaufnahmen aus. Das Krankenhauswiederaufnahmereduzierungsprogramm von Medicare, das finanzielle Anreize zur Bekämpfung von Wiederaufnahmen setzt, unterwirft Krankenhäuser auch erheblichen Strafen. Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen kann Patienten identifizieren, deren Merkmale auf eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme hinweisen, sodass Ärzte mehr Zeit für Nachsorge aufwenden und Entlassungsverfahren anpassen können, um eine schnelle Genesung zu vermeiden.
• Dank prädiktiver Analytik können Gesundheitsorganisationen Patienten identifizieren, die gefährdet sind, chronische Krankheiten zu entwickeln, und ihnen präventive Versorgung zukommen lassen, bevor sich die Erkrankung verschlimmert. Mithilfe von Analytik erhalten Patienten Bewertungen auf Basis ihrer demografischen Merkmale, medizinischen Zustände, ihres Alters und früherer Versorgungsmuster. Diabetes Care führte eine Studie durch, die zeigte, wie prädiktive Analysemodelle für das Gesundheitswesen die Lebenserwartung einer älteren Person mit Diabetes auf fünf bis zehn Jahre schätzen können, was Ärzten ermöglicht, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.

Prädiktive Analytik im Gesundheitssektor unterstützt auch die Erkennung möglicher Bevölkerungsgesundheitstrends. Eine Studie, die prädiktive Analytik zur Identifizierung von Gesundheitstrends einsetzte, wurde in der Fachzeitschrift Lancet Public Health veröffentlicht. Diese Studie kam zu dem Schluss, dass alkoholbedingte Lebererkrankungen zunehmen und zu Todesfällen führen werden, sofern sich die Trinkgewohnheiten in den USA nicht ändern.