Marktgrößen- und Marktanteilsanalyse für Betrugserkennung im Gesundheitswesen in den USA – Wachstumstrends und Prognosen (2024 – 2029)

Der US-amerikanische Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist nach Typ (Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics), Anwendung (Überprüfung von Versicherungsansprüchen und Zahlungsintegrität) und Endbenutzer (private Versicherungen, Kostenträger, Regierungsbehörden, andere Endbenutzer) segmentiert. Der Bericht bietet den Wert (in Mio. USD) für die oben genannten Segmente.

US-Marktgröße für Betrugserkennung im Gesundheitswesen

Zusammenfassung des US-amerikanischen Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen
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Studienzeitraum 2019 - 2029
Basisjahr für die Schätzung 2023
Marktgröße (2024) USD 0.78 Milliarden
Marktgröße (2029) USD 2.16 Milliarden
CAGR(2024 - 2029) 22.60 %
Marktkonzentration Niedrig

Hauptakteure

Hauptakteure des US-amerikanischen Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

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Analyse des US-Marktes zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen

Die Größe des US-Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen wird im Jahr 2024 auf 0,78 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 2,16 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 22,60 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.

Die COVID-19-Epidemie zeigt, wie sich Krisen im öffentlichen Gesundheitswesen auf Notaufnahmen und Krankenhaussysteme auswirken. Die COVID-19-Pandemie hatte enorme Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung. Dringende Anpassungen bei Abrechnungscodes, Telemedizin und Rezepten ermöglichten es den Gesundheitssystemen, die Methoden der Gesundheitsversorgung erfolgreich zu ändern. Diese schnellen Änderungen stellten jedoch ein potenzielles Risiko für Betrug und Verschwendung dar. Laut der im Mai 2021 veröffentlichten Studie mit dem Titel Die COVID-19-Epidemie als Auslöser von Betrug im Gesundheitswesen würden die Maßnahmen zur Unterstützung, Entlastung und wirtschaftlichen Sicherheit (Cares) des Coronavirus in Kürze schätzungsweise 140 Millionen US-Dollar an Haushalten in den USA bereitstellen. Dies, gepaart mit der erhöhten Betrugsanfälligkeit, die mit der Angst vieler Menschen einherging, lässt die Möglichkeit aufkommen, dass Covid-19 die neueste Betrugszone für Verbraucher war. Solche Ausbreitungen waren in den Vereinigten Staaten während der Pandemie häufig. Darüber hinaus kündigte das Justizministerium im Mai 2021 Strafanzeigen gegen 14 Angeklagte in sieben Bundesbezirken in den Vereinigten Staaten an, darunter 11 neu angeklagte Angeklagte und drei Angeklagte in Ersatzanklagen, wegen ihrer mutmaßlichen Beteiligung an verschiedenen Betrugsprogrammen im Gesundheitswesen, bei denen Ausbeutung betrieben wurde Die COVID-19-Pandemie führte zu falschen Abrechnungen in Höhe von über 143 Millionen US-Dollar. Daher nahm während einer Pandemie der Betrug im Gesundheitswesen zu, wodurch die Akzeptanz von Betrugserkennungssystemen im Gesundheitswesen zunahm und sich somit positiv auf den Markt auswirkte.

Die Hauptfaktoren für das Wachstum des US-amerikanischen Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen sind zunehmende betrügerische Aktivitäten im US-amerikanischen Gesundheitswesen, der wachsende Druck, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Gesundheitsausgaben zu senken, sowie das Modell der Vorauszahlungsüberprüfung. Beispielsweise erhob das Ministerium für Gesundheit und Soziale Dienste im September 2020 Anklage gegen 345 Angeklagte in 51 Gerichtsbezirken wegen Beteiligung an Betrugsprogrammen im Gesundheitswesen, bei denen angebliche Verluste für Bundesgesundheitsprogramme in Höhe von mehr als 6 Milliarden US-Dollar entstanden seien.

Nach Angaben der National Health Care Anti-Fraud Association kostet Krankenversicherungsbetrug in den Vereinigten Staaten den Verbrauchern jährlich rund 80 Milliarden US-Dollar. Kriminelle freuen sich darauf, von den Menschen im ganzen Land zu profitieren. Da die meisten Menschen im Land krankenversichert sind, werden kostenlose medizinische Behandlungen oder kostenlose Beratungsangebote gestohlen. Darüber hinaus kündigte das Justizministerium im Juli 2022 Strafanzeigen gegen 36 Personen in 13 Bundesbezirken in den Vereinigten Staaten wegen mutmaßlicher betrügerischer Telemedizin-, Herz-Kreislauf- und Krebs-Gentests sowie Betrugs mit langlebigen medizinischen Geräten (DME) im Gesamtwert von mehr als 1,2 Milliarden US-Dollar an. Daher wird erwartet, dass eine Zunahme von Betrug im Gesundheitswesen im Land zu einem Anstieg der Nachfrage nach dem Markt für die Aufdeckung von Betrug im Gesundheitswesen führt.

Solche Betrugsfälle in der Krankenversicherung schädigen die Krankengeschichte der Menschen. Vor einigen Jahren war es für Gesundheitsdienstleister schwierig, den Betrug zu erkennen, da Kriminelle alle Arten von Patientenidentifikationen und Versicherungsinformationen verwendeten. Laut der im Jahr 2021 aktualisierten Rubrik Verbraucherinformationen der National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) geben die Vereinigten Staaten jährlich mehr als 2,27 Billionen US-Dollar für die Gesundheitsversorgung aus. Nach Angaben der NHCAA gehen jedes Jahr 10 Milliarden US-Dollar durch Betrug im Gesundheitswesen verloren, und es wird erwartet, dass in den Vereinigten Staaten 54 Milliarden US-Dollar betrogen und gestohlen werden. Diese Maßnahmen sowie die Einkommensverluste aufgrund von Betrug und illegalen Operationen machen Betrug im Gesundheitswesen zum schwerwiegendsten Problem des Landes. Es wird erwartet, dass dies im geplanten Zeitraum die Nachfrage nach Betrugserkennungssystemen im Gesundheitswesen ankurbeln wird. Aufgrund solcher Betrügereien sind Patienten gezwungen, höhere Prämien zu zahlen. Daher konzentriert sich das Gesundheitsministerium der Vereinigten Staaten derzeit stärker auf die Reduzierung solcher Fälle durch die Implementierung von Betrugserkennungstechnologie. Daher wird davon ausgegangen, dass der untersuchte Markt aufgrund der zunehmenden betrügerischen Aktivitäten im US-amerikanischen Gesundheitsministerium in Zukunft wachsen könnte. Allerdings könnte der Mangel an qualifizierten IT-Arbeitskräften im Gesundheitswesen im Land das Marktwachstum im Prognosezeitraum bremsen.

US-Markttrends zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen

Für das Segment Versicherungsschäden wird in Zukunft ein gesundes Wachstum erwartet.

Die Betrugserkennungslösung im Gesundheitswesen spielt eine wichtige Rolle bei der Prüfung von Versicherungsansprüchen, da die meisten Betrugsfälle bei der Geltendmachung von Versicherungsansprüchen auftreten. Nach Schätzungen der National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) vom August 2022 kostet Betrug im Gesundheitswesen den Vereinigten Staaten jährlich rund 68 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus kann Versicherungsbetrug laut Aktualisierungen der Coalition Against Insurance Fraud (CAIF) vom August 2022 Verbraucher in den Vereinigten Staaten 308,6 Milliarden US-Dollar pro Jahr kosten. Diese Zahl umfasst Schätzungen der jährlichen Betrugskosten in verschiedenen Haftpflichtbereichen, einschließlich Lebensversicherungen (74,7 Milliarden US-Dollar). Krankenversicherungsbetrug ist eine Art von Betrug, bei dem einer Krankenversicherungsgesellschaft falsche oder irreführende Informationen zur Verfügung gestellt werden, um sie dazu zu bringen, dem Versicherungsnehmer, einer anderen Partei oder dem Leistungserbringer unberechtigte Leistungen zu zahlen. Die Straftat kann vom Versicherten oder vom Gesundheitsdienstleister begangen werden.

Die meisten Krankenversicherungen bieten spezifische Leistungen und Betrugspraktiken bei Krankenversicherungen an, wie etwa die Überrechnung der Art der erhaltenen Leistungen. Ein zentrales Ziel der jüngsten Reform der US-Gesundheitspolitik war es, den Zugang zu einer stabilen, erschwinglichen Krankenversicherung zu verbessern. Auch im Land werden viele strategische Initiativen ergriffen. Beispielsweise hat Artivatic im Juni 2021 die ALFRED-AI HEALTH CLAIMS-Plattform zur Automatisierung von End-to-End-Gesundheitsansprüchen eingeführt, deren Betrugs- und Missbrauchserkennungskapazität 30 % oder mehr beträgt. Die ALFRED-AI HEALTH CLAIMS-Plattform ermöglicht es Benutzern außerdem, selbst zu lernen und ein System für eine bessere Risikobewertung, Betrugserkennung und Entscheidungsfindung weiterzuentwickeln.

Aufgrund der oben genannten Faktoren wird erwartet, dass die Prüfung des Versicherungsschadensegments im US-amerikanischen Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen exponentiell zunehmen wird.

US-Markt zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen Anzahl der Einschreibungen für das Medicaid- und Kinderkrankenversicherungsprogramm (CHIP), (in Millionen), nach Monat, USA, 2020–2021

Überblick über die US-Branche zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen

Der US-amerikanische Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist mäßig wettbewerbsintensiv und besteht aus mehreren großen Akteuren. Gemessen am Marktanteil dominieren derzeit einige der großen Player den Markt. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von IT im Gesundheitswesen und einer zunehmenden Zahl von Betrugsfällen wird erwartet, dass in den kommenden Jahren nur wenige andere kleinere Anbieter in den Markt eintreten werden. Zu den Hauptakteuren auf dem Markt zählen unter anderem Conduent Inc., DXC Technology Company, EXL (Scio Health Analytics), International Business Machines Corporation (IBM) und Mckesson.

US-Marktführer für Betrugserkennung im Gesundheitswesen

  1. Conduent Inc.

  2. DXC Technology Company

  3. EXL (Scio Health Analytics)

  4. International Business Machines Corporation (IBM)

  5. Mckesson

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Konzentration des US-amerikanischen Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen
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Marktnachrichten zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen in den USA

  • Im April 2022 meldete Hewlett Packard Enterprise die Einführung von HPE Swarm Learning, einer bahnbrechenden KI-Lösung zur Beschleunigung von Erkenntnissen an der Edge, von der Diagnose von Krankheiten bis zur Erkennung von Kreditkartenbetrug, indem Erkenntnisse aus KI-Modellen geteilt und vereinheitlicht werden, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen.
  • Im April 2022 stellte IBM das IBM z16 vor, ein System der nächsten Generation mit integriertem On-Chip-KI-Beschleuniger, der latenzoptimierte Inferenz ermöglicht. Diese Innovation soll es Kunden ermöglichen, Echtzeittransaktionen in großem Maßstab auszuwerten, beispielsweise Kreditkarten-, Gesundheits- und Finanzaktivitäten.

US-Marktbericht zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen – Inhaltsverzeichnis

  1. 1. EINFÜHRUNG

    1. 1.1 Studienannahmen und Marktdefinition

      1. 1.2 Umfang der Studie

      2. 2. FORSCHUNGSMETHODIK

        1. 3. ZUSAMMENFASSUNG

          1. 4. MARKTDYNAMIK

            1. 4.1 Marktübersicht

              1. 4.2 Marktführer

                1. 4.2.1 Zunehmende betrügerische Aktivitäten im US-amerikanischen Gesundheitssektor

                  1. 4.2.2 Wachsender Druck, die Betriebseffizienz zu steigern und die Gesundheitsausgaben zu senken

                    1. 4.2.3 Modell zur Überprüfung der Vorauszahlung

                    2. 4.3 Marktbeschränkungen

                      1. 4.3.1 Mangel an qualifizierten IT-Arbeitskräften im Gesundheitswesen im Land

                      2. 4.4 Porters Fünf-Kräfte-Analyse

                        1. 4.4.1 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

                          1. 4.4.2 Verhandlungsmacht von Käufern/Verbrauchern

                            1. 4.4.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten

                              1. 4.4.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte

                                1. 4.4.5 Wettberbsintensität

                              2. 5. MARKTSEGMENTIERUNG (Marktgröße nach Wert – USD Mio.)

                                1. 5.1 Nach Typ

                                  1. 5.1.1 Beschreibende Analytik

                                    1. 5.1.2 Prädiktive Analytik

                                      1. 5.1.3 Präskriptive Analytik

                                      2. 5.2 Auf Antrag

                                        1. 5.2.1 Überprüfung von Versicherungsansprüchen

                                          1. 5.2.2 Zahlungsintegrität

                                          2. 5.3 Vom Endbenutzer

                                            1. 5.3.1 Kostenträger privater Versicherungen

                                              1. 5.3.2 Regierungsbehörden

                                                1. 5.3.3 Andere Endbenutzer

                                              2. 6. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

                                                1. 6.1 Firmenprofile

                                                  1. 6.1.1 Conduent Inc.

                                                    1. 6.1.2 DXC Technology Company

                                                      1. 6.1.3 EXL (Scio Health Analytics)

                                                        1. 6.1.4 International Business Machines Corporation (IBM)

                                                          1. 6.1.5 Mckesson

                                                            1. 6.1.6 Northrop Grumman

                                                              1. 6.1.7 OSP Labs

                                                                1. 6.1.8 SAS Institute

                                                                  1. 6.1.9 Relx Group PLC (LexisNexis)

                                                                    1. 6.1.10 United Health Group Incorporated (Optum Inc.)

                                                                  2. 7. MARKTCHANCEN UND ZUKÜNFTIGE TRENDS

                                                                    **Je nach Verfügbarkeit
                                                                    **Wettbewerbslandschaft umfasst Geschäftsüberblick, Finanzdaten, Produkte und Strategien sowie aktuelle Entwicklungen
                                                                    bookmark Sie können Teile dieses Berichts kaufen. Überprüfen Sie die Preise für bestimmte Abschnitte
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                                                                    Segmentierung der US-Branche zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen

                                                                    Gemäß dem Umfang des Berichts bezieht sich der Begriff Betrugserkennung im Gesundheitswesen auf Lösungen, die bei der früheren Erkennung von Fehlern bei der Einreichung von Ansprüchen, doppelten Ansprüchen usw. hilfreich sind, um die Gesundheitsausgaben zu minimieren und die Effizienz zu verbessern. Der US-amerikanische Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist nach Typ (Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics), Anwendung (Überprüfung von Versicherungsansprüchen und Zahlungsintegrität) und Endbenutzer (private Versicherungen, Kostenträger, Regierungsbehörden, andere Endbenutzer) segmentiert. Der Bericht bietet den Wert (in Mio. USD) für die oben genannten Segmente.

                                                                    Nach Typ
                                                                    Beschreibende Analytik
                                                                    Prädiktive Analytik
                                                                    Präskriptive Analytik
                                                                    Auf Antrag
                                                                    Überprüfung von Versicherungsansprüchen
                                                                    Zahlungsintegrität
                                                                    Vom Endbenutzer
                                                                    Kostenträger privater Versicherungen
                                                                    Regierungsbehörden
                                                                    Andere Endbenutzer

                                                                    Häufig gestellte Fragen zur US-amerikanischen Marktforschung zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen

                                                                    Es wird erwartet, dass der US-amerikanische Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen im Jahr 2024 0,78 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22,60 % auf 2,16 Milliarden US-Dollar wachsen wird.

                                                                    Im Jahr 2024 wird die Größe des Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen in den USA voraussichtlich 0,78 Milliarden US-Dollar erreichen.

                                                                    Conduent Inc., DXC Technology Company, EXL (Scio Health Analytics), International Business Machines Corporation (IBM), Mckesson sind die größten Unternehmen, die auf dem US-amerikanischen Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen tätig sind.

                                                                    Im Jahr 2023 wurde die Größe des US-amerikanischen Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen auf 0,64 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des US-Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des US-Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.

                                                                    Branchenbericht zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen der Vereinigten Staaten

                                                                    Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Betrugserkennung im Gesundheitswesen in den USA im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen der Vereinigten Staaten umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.

                                                                    close-icon
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