Tamaño y Cuota del Mercado de Analítica Sanitaria en Europa - Análisis de Tendencias de Crecimiento y Pronóstico (2025 - 2030)

Tendencias y Perspectivas del Mercado de Analítica Sanitaria en Europa

La Analítica de Datos Clínicos Será Testigo de un Crecimiento Significativo Durante el Período de Pronóstico

• Un número creciente de institutos y empresas sanitarias están buscando adoptar la analítica clínica como parte de sus operaciones para ofrecer atención preventiva mediante el seguimiento eficaz de los datos de los pacientes y la prestación de atención individualizada para aumentar la efectividad y eficiencia de sus servicios.
• La analítica de datos clínicos está destinada a convertirse en una herramienta esencial que utiliza datos médicos en tiempo real de la e-salud para generar perspectivas, tomar decisiones, predecir resultados y reducir costes al permitir intervenciones tempranas para posibles complicaciones clínicas. La analítica de datos clínicos está ayudando a los proveedores sanitarios a analizar sus datos e iniciar un cambio desde los reembolsos por servicio prestado hacia la compra basada en el valor, las organizaciones de atención responsable y el diseño de seguros basado en el valor (VBID).
• Los hospitales en Italia tienen en su mayoría sus plataformas de entrada de órdenes médicas computarizadas (CPOE), registros médicos electrónicos (EMR) y de seguimiento e identificación por radiofrecuencia (RFID) completamente operativas en el país. Los sistemas de información hospitalaria y los registros médicos electrónicos en la región de Lombardía son una de las inversiones proporcionadas por el gobierno de Italia.
• La creciente adopción de registros de pacientes digitales como registros médicos electrónicos en la región está experimentando un auge que ayuda a las organizaciones a ofrecer una mejor atención y a analizar las diversas condiciones de los pacientes. Así, los datos de los pacientes con hipertensión, enfermedades cardiovasculares y otras enfermedades crónicas pueden analizarse mejor.
• La analítica de datos clínicos es actualmente parte de la respuesta al COVID-19, donde las organizaciones sanitarias y el gobierno utilizan los datos de los pacientes para abordar las crisis y estar mejor preparados para manejarlas. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido utilizó datos de pacientes para analizar la situación, alimentando los datos a algoritmos de aprendizaje automático e IA para reforzar las bases de datos gubernamentales y ayudar a los ministros y funcionarios a hacer frente a la pandemia.

Reducción del Coste de la Atención y Predicción de Posibles Servicios de Emergencia

• El uso de macrodatos en el ámbito sanitario reduce los gastos generales al tiempo que ayuda a los investigadores en el análisis de datos de salud poblacional y reduce la probabilidad de brotes durante el tratamiento de enfermedades. Algunos ejemplos de este tipo de datos masivos son los historiales médicos, los datos de dispositivos de pruebas médicas, los registros hospitalarios, la información sobre prescripciones, los antecedentes médicos familiares, la información de identificación personal y la información de seguros.
• Los médicos y otros profesionales sanitarios utilizan el análisis de macrodatos para decidir eficazmente sobre tratamientos y servicios. Así, ayuda a los médicos a detectar enfermedades y dolencias de forma temprana, cuando pueden tratarse de manera más asequible. Se prevé que el uso de la analítica sanitaria aumente como resultado de los factores mencionados anteriormente.
• El reingreso hospitalario conlleva un elevado coste. Según HealthcareDive, Medicare gasta más de 26.000 millones de USD al año en reingresos. El Programa de Reducción de Reingresos Hospitalarios de Medicare, que añade incentivos financieros para combatir los reingresos, también somete a los hospitales a fuertes multas. La analítica predictiva en el ámbito sanitario puede identificar a los pacientes cuyas características apuntan a una alta probabilidad de reingreso, de modo que los médicos puedan dedicar más tiempo al seguimiento y adaptar los procedimientos de alta para evitar una recuperación precipitada.
• Gracias a la analítica predictiva, las organizaciones sanitarias pueden identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar enfermedades crónicas y proporcionarles atención preventiva antes de que la enfermedad empeore. A través de la analítica, se asignan puntuaciones a los pacientes en función de sus datos demográficos, condiciones médicas, edad y patrones de atención previos. Diabetes Care realizó un estudio que mostró cómo los modelos de analítica predictiva para el ámbito sanitario podían estimar que la esperanza de vida de una persona mayor con diabetes se sitúa entre cinco y diez años, lo que permitió a los médicos elaborar planes de tratamiento personalizados.

La analítica predictiva en el sector sanitario también contribuye a la detección de posibles tendencias de salud poblacional. Un estudio que empleó la analítica predictiva para identificar tendencias de salud fue publicado en la revista Lancet Public Health. Este estudio concluyó que, a menos que los hábitos de consumo de alcohol en Estados Unidos cambien, las enfermedades hepáticas relacionadas con el alcohol aumentarán y provocarán fallecimientos.