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세계의 헬스케어 예측 분석 시장 및 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 전개, 최종사용자
Predictive Analytics in Healthcare Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User
상품코드 : 1762190
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 436 Pages
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한글목차

헬스케어 예측 분석 시장은 2024년 177억 달러에서 2034년까지 약 21.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 2034년까지 1,193억 달러로 확대될 것으로 예측됩니다. 헬스케어 예측 분석 시장에는 데이터 마이닝, 통계 알고리즘, 머신러닝을 활용하여 헬스케어 결과와 추세를 예측하는 솔루션이 포함됩니다. 이러한 분석은 질병 예측, 환자 관리, 업무 효율화를 지원하고 임상적 의사결정을 강화합니다. 헬스케어 데이터 양 증가와 비용 절감의 필요성이 시장 성장의 원동력이 되고 있으며, 실시간 분석과 개인화된 의료의 혁신을 촉진하고 있습니다.

산업 개요

헬스케어 예측 분석 시장은 세계 관세, 지정학적 리스크, 진화하는 공급망 역학에 큰 영향을 받고 있습니다. 일본과 한국에서는 무역 마찰 속에서 헬스케어 데이터 인프라 강화에 중점을 두고 현지 분석 솔루션에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 중국은 자급자족 전략을 추진하고 있으며, 외국 기술에 대한 의존도를 낮추기 위해 예측 분석의 국내 혁신을 우선시하고 있습니다. 반도체 생산에서 중요한 위치를 차지하고 있는 대만은 지정학적 민감성을 극복하면서 헬스케어 분석 역량을 강화하고 있습니다. 헬스케어 분석 시장은 정밀의료와 개인 맞춤형 의료 수요에 힘입어 전 세계적으로 견조한 성장세를 보이고 있으며, 2035년까지 기술 발전과 전략적 제휴를 통해 성장할 것으로 예측됩니다. 중동의 분쟁은 에너지 공급을 방해하고 간접적으로 세계 공급망과 헬스케어 분야의 운영 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

시장 세분화
유형 예측 리스크 스코어링, 재무 분석, 오퍼레이션 관리, 집단건강관리, 임상 데이터 분석, 환자 데이터 관리
제품 소프트웨어, 하드웨어, 통합 솔루션
서비스 컨설팅 서비스, 임플리멘테이션 서비스, 지원 및 유지관리, 트레이닝 및 교육
기술 머신러닝, 자연언어처리, 빅데이터 분석, 인공지능, 데이터 마이닝
컴포넌트 데이터 관리, 데이터 통합, 데이터 분석
용도 질병 예방, 병원 재입원, 만성질환 관리, 업무 효율화, 환자 참여, 임상 워크플로우 관리
전개 클라우드 기반, On-Premise, 하이브리드
최종사용자 의료 제공자, 의료비 지불자, 제약회사, 바이오테크놀러지 기업, 연구기관

시장 개요:

헬스케어 분야의 예측 분석 시장은 효율적인 환자 관리와 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가로 인해 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 환자 관리 분야는 질병 진행 및 치료 결과 예측 모델링을 통해 환자 치료를 강화하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하기 때문에 시장의 주요 부문으로 부상하고 있습니다. 이 분야는 전자의무기록(EHR)의 통합과 예측 정확도를 크게 향상시키는 머신러닝 알고리즘의 채택이 증가함에 따라 그 우위를 점하고 있습니다. 유전체 분석 및 실시간 모니터링과 같은 새로운 하위 부문이 주도하고 있으며, 정밀의료 및 예방적 의료 개입을 가능하게 함으로써 변화의 가능성을 제공합니다. 특히 유전체 분석은 유전자 정보를 활용하여 질병에 걸릴 확률을 예측하고 약물 반응을 예측함으로써 개인 맞춤형 치료 계획에 혁명을 일으킬 태세를 갖추고 있습니다. 한편, 실시간 모니터링은 지속적인 건강 통찰력을 제공함으로써 만성질환 관리를 강화하고, 병원 재입원을 줄여 의료 전반의 효율성을 향상시키고 있습니다.

경쟁 개요:

헬스케어 예측 분석 시장은 주로 소프트웨어 솔루션이 주도하고 있으며, 서비스 및 하드웨어 구성요소가 근소한 차이로 그 뒤를 잇고 있습니다. 이러한 계층 구조는 방대한 헬스케어 데이터를 효과적으로 활용하여 실용적인 인사이트를 도출할 수 있는 고급 데이터 분석 플랫폼에 대한 수요가 급증하고 있는 것에 영향을 받고 있습니다. 북미는 첨단 헬스케어 인프라와 기술 통합에 대한 적극적인 자세로 인해 이러한 채택의 최전선에 서 있습니다. 반면, 아시아태평양에서는 환자 치료 및 운영 효율성 향상에 있어 예측 분석의 이점에 대한 인식이 높아지면서 투자가 급증하고 있습니다. 업계 주요 기업들은 시장에서의 입지를 확대하기 위해 기술 혁신과 전략적 파트너십에 집중하고 있습니다. 특히 북미와 유럽의 규제 프레임워크는 시장 역학을 형성하고, 데이터 프라이버시를 보장하며, 혁신을 촉진하는 데 있어 매우 중요합니다. 인공지능과 머신러닝의 발전에 힘입어 예측 분석 도구가 크게 확산될 것으로 예상되는 등 시장의 미래 궤도는 낙관적입니다. 그러나 데이터 보안에 대한 우려와 높은 도입 비용 등의 과제는 여전히 남아있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고, 환자 결과 개선과 비용 효율화 가능성은 이 분야에 대한 지속적인 투자와 개발에 대한 설득력 있는 사례를 제시하고 있습니다.

주요 트렌드와 촉진요인:

헬스케어 분야의 예측 분석 시장은 개인화된 의료와 환자 결과 개선에 대한 수요 증가에 힘입어 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 주요 동향으로는 인공지능과 머신러닝 알고리즘의 통합을 통해 예측 정확도를 높이고 임상 의사결정 과정을 간소화하려는 움직임이 있습니다. 전자의무기록의 도입과 헬스케어 빅데이터의 보급은 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다. 이 시장 성장 촉진요인으로는 만성 질환의 유병률 증가와 효율적인 헬스케어 관리의 필요성 등이 있습니다. 예측 분석은 의료 서비스 제공업체에게 환자의 요구를 예측하고 자원을 효과적으로 배분하여 비용을 절감하고 치료의 질을 향상시킬 수 있는 능력을 제공합니다. 또한, 가치 기반 치료와 예방 의료에 대한 강조는 의료 기관이 예측 분석 솔루션에 투자하도록 유도하고 있습니다. 헬스케어 인프라가 발전하고 헬스케어의 디지털 혁신에 대한 관심이 높아지고 있는 개발도상국에는 비즈니스 기회가 풍부합니다. 혁신적이고 확장 가능한 예측 분석 플랫폼을 제공하는 기업은 시장 점유율을 확보할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 또한, 기술 제공업체와 의료기관의 파트너십은 예측 분석의 발전을 촉진하고 환자의 건강 상태와 치료 경로에 대한 보다 종합적이고 실용적인 통찰력을 얻을 수 있는 길을 열어주고 있습니다.

억제요인과 과제:

헬스케어 예측 분석 시장에는 몇 가지 중요한 억제요인과 과제가 있습니다. 주요 억제요인은 엄격한 규제 환경으로 예측 분석 솔루션의 도입과 확장을 지연시킬 수 있습니다. 헬스케어 규제를 준수하기 위해서는 많은 시간과 리소스가 필요하며, 이는 중소기업 시장 진입을 가로막고 있습니다. 또 다른 문제는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려입니다. 헬스케어 데이터는 매우 기밀성이 높으며, 침해는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 조직은 보안 조치에 많은 투자를 해야 하는데, 이는 비용이 많이 듭니다. 또한, 숙련된 인력이 부족합니다. 예측 분석을 도입하기 위해서는 전문 지식이 필요하지만, 현재 인력에는 필요한 전문 지식이 부족한 경우가 많습니다. 기존 시스템과의 통합은 또 다른 장애물입니다. 많은 의료 서비스 제공업체들은 새로운 분석 기술과 호환되지 않는 레거시 시스템을 사용하고 있기 때문에 비용과 복잡한 통합 프로세스가 필요합니다. 마지막으로, 헬스케어 분야는 변화에 대한 저항이 있습니다. 많은 의료 종사자들은 예측 모델에 의존하는 것을 주저하고 전통적인 의사 결정 과정을 선호합니다. 이러한 문화적 저항이 채택을 지연시키고 시장 성장을 제한하고 있습니다.

목차

제1장 헬스케어 예측 분석 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 프리미엄 인사이트

제4장 헬스케어 예측 분석 시장 전망

제5장 헬스케어 예측 분석 시장 전략

제6장 헬스케어 예측 분석 시장 규모

제7장 헬스케어 예측 분석 시장 : 유형별

제8장 헬스케어 예측 분석 시장 : 제품별

제9장 헬스케어 예측 분석 시장 : 서비스별

제10장 헬스케어 예측 분석 시장 : 기술별

제11장 헬스케어 예측 분석 시장 : 컴포넌트별

제12장 헬스케어 예측 분석 시장 : 용도별

제13장 헬스케어 예측 분석 시장 : 전개 형태별

제14장 헬스케어 예측 분석 시장 : 최종사용자별

제15장 헬스케어 예측 분석 시장 : 지역별

제16장 경쟁 구도

제17장 기업 개요

LSH
영문 목차

영문목차

Predictive Analytics in Healthcare Market is anticipated to expand from $17.7 billion in 2024 to $119.3 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 21.1%. Predictive Analytics in Healthcare Market encompasses solutions that leverage data mining, statistical algorithms, and machine learning to forecast outcomes and trends in healthcare. These analytics aid in disease prediction, patient management, and operational efficiency, enhancing clinical decision-making. Rising healthcare data volumes and the need for cost reduction drive market growth, fostering innovations in real-time analytics and personalized medicine.

Industry Overview:

The Predictive Analytics in Healthcare Market is significantly influenced by global tariffs, geopolitical risks, and evolving supply chain dynamics. In Japan and South Korea, the focus is on bolstering healthcare data infrastructure amidst trade tensions, leading to increased investment in local analytics solutions. China is advancing its self-reliance strategy, prioritizing domestic innovation in predictive analytics to mitigate reliance on foreign technology. Taiwan, pivotal in semiconductor production, is enhancing its healthcare analytics capabilities while navigating geopolitical sensitivities. Globally, the healthcare analytics market is robust, driven by the demand for precision medicine and personalized care. By 2035, the market is projected to thrive on technological advancements and strategic alliances. Middle East conflicts could disrupt energy supplies, indirectly affecting global supply chains and operational costs in the healthcare sector.

Market Segmentation
TypePredictive Risk Scoring, Financial Analytics, Operations Management, Population Health Management, Clinical Data Analysis, Patient Data Management
ProductSoftware, Hardware, Integrated Solutions
ServicesConsulting Services, Implementation Services, Support and Maintenance, Training and Education
TechnologyMachine Learning, Natural Language Processing, Big Data Analytics, Artificial Intelligence, Data Mining
ComponentData Management, Data Integration, Data Analytics
ApplicationDisease Prevention, Hospital Readmissions, Chronic Disease Management, Operational Efficiency, Patient Engagement, Clinical Workflow Management
DeploymentCloud-Based, On-Premise, Hybrid
End UserHealthcare Providers, Healthcare Payers, Pharmaceutical Companies, Biotechnology Companies, Research Institutes

Market Overview:

The Predictive Analytics in Healthcare Market is experiencing robust growth, primarily driven by the increasing need for efficient patient management and personalized medicine. The patient management segment emerges as the leading market segment, owing to its pivotal role in enhancing patient care through predictive modeling of disease progression and treatment outcomes. This dominance is fueled by the integration of electronic health records (EHRs) and the rising adoption of machine learning algorithms, which significantly improve the accuracy of predictions. Emerging sub-segments such as genomic analytics and real-time monitoring are gaining traction, offering transformative potential by enabling precision medicine and proactive healthcare interventions. Genomic analytics, in particular, is poised to revolutionize personalized treatment plans by leveraging genetic information to predict disease susceptibility and drug response. Meanwhile, real-time monitoring is enhancing chronic disease management by providing continuous health insights, thus reducing hospital readmissions and improving overall healthcare efficiency.

Geographical Overview:

The Predictive Analytics in Healthcare Market is witnessing robust growth across various regions, each with distinct characteristics. North America leads the market, driven by advanced healthcare infrastructure and a high adoption rate of predictive analytics technologies. The region's focus on personalized medicine and value-based care further propels market expansion. Europe follows, with strong government support for healthcare innovation and a growing emphasis on improving patient outcomes through data analytics. In the Asia Pacific region, the market is expanding rapidly. This growth is fueled by increasing investments in healthcare IT and a rising demand for efficient healthcare solutions. The region's large population base and growing prevalence of chronic diseases also contribute to the market's potential. Latin America is emerging as a promising market, with countries investing in healthcare digitization and data-driven approaches to enhance care delivery. In the Middle East & Africa, the market is gradually gaining traction. Efforts to modernize healthcare systems and improve healthcare services drive interest in predictive analytics. The region's focus on adopting innovative technologies to address healthcare challenges further enhances market opportunities. Overall, each region presents unique opportunities and challenges for stakeholders in the predictive analytics in healthcare market.

Competition Overview:

The Predictive Analytics in Healthcare Market is primarily dominated by software solutions, with services and hardware components following closely. This hierarchy is influenced by the burgeoning demand for sophisticated data analytics platforms that can effectively harness vast amounts of healthcare data to derive actionable insights. The North American region is at the forefront of this adoption, propelled by advanced healthcare infrastructure and a proactive stance towards technological integration. Meanwhile, the Asia-Pacific region is witnessing a surge in investments, driven by an increasing awareness of the benefits of predictive analytics in enhancing patient care and operational efficiencies. Key industry players are focusing on innovation and strategic partnerships to expand their market presence. Regulatory frameworks, particularly in North America and Europe, are pivotal in shaping market dynamics, ensuring data privacy, and fostering innovation. The future trajectory of the market is optimistic, with projections indicating a significant uptake in predictive analytics tools, fueled by advancements in artificial intelligence and machine learning. However, challenges such as data security concerns and the high costs of implementation remain. Despite these hurdles, the potential for improved patient outcomes and cost efficiencies presents a compelling case for continued investment and development in this sector.

Recent Developments:

In recent months, the Predictive Analytics in Healthcare Market has witnessed notable developments. Firstly, IBM Watson Health announced a strategic partnership with Mayo Clinic to enhance predictive analytics capabilities, focusing on improving patient outcomes through advanced data insights. Secondly, Oracle Health has expanded its predictive analytics suite by acquiring a leading health data analytics company, aiming to integrate advanced predictive models into its existing healthcare solutions. Thirdly, Cerner Corporation has launched a new predictive analytics platform designed to reduce hospital readmissions, leveraging machine learning algorithms to provide real-time insights into patient care. Fourthly, the FDA has introduced new guidelines to streamline the approval process for predictive analytics tools in healthcare, encouraging innovation and faster market entry. Lastly, McKesson Corporation has invested significantly in its predictive analytics division, aiming to enhance supply chain efficiencies and improve decision-making processes for healthcare providers. These advancements underscore the growing importance and rapid evolution of predictive analytics in the healthcare sector.

Key Companies:

Health Catalyst, Inovalon, Cognizant, Optum, Cerner, MedeAnalytics, Allscripts Healthcare Solutions, Epic Systems Corporation, McKesson Corporation, SAS Institute, IBM Watson Health, Oracle Health Sciences, Philips Healthcare, GE Healthcare, Siemens Healthineers, Tempus, Change Healthcare, Zebra Medical Vision, Flatiron Health, Ayasdi

Key Trends and Drivers:

The Predictive Analytics in Healthcare Market is experiencing robust growth, driven by the increasing demand for personalized medicine and improved patient outcomes. Key trends include the integration of artificial intelligence and machine learning algorithms, which enhance predictive accuracy and streamline clinical decision-making processes. The adoption of electronic health records and the proliferation of big data in healthcare further bolster the market's expansion. Drivers of this market include the rising prevalence of chronic diseases and the need for efficient healthcare management. Predictive analytics offers healthcare providers the ability to anticipate patient needs and allocate resources effectively, reducing costs and improving care quality. Additionally, the emphasis on value-based care and preventive medicine is encouraging healthcare organizations to invest in predictive analytics solutions. Opportunities abound in developing regions where healthcare infrastructure is evolving, and there is a growing focus on digital healthcare transformation. Companies offering innovative and scalable predictive analytics platforms are well-positioned to capture market share. Furthermore, partnerships between technology providers and healthcare institutions are fostering advancements in predictive analytics, paving the way for more comprehensive and actionable insights into patient health and treatment pathways.

Restraints and Challenges:

The predictive analytics in healthcare market encounters several significant restraints and challenges. A primary restraint is the stringent regulatory environment, which can delay the implementation and scaling of predictive analytics solutions. Compliance with healthcare regulations requires substantial time and resources, deterring smaller firms from entering the market. Another challenge is data privacy and security concerns. Healthcare data is highly sensitive, and breaches can have severe consequences. Organizations must invest heavily in security measures, which can be cost-prohibitive. Moreover, there is a lack of skilled personnel. Implementing predictive analytics requires specialized knowledge, and the current workforce often lacks the necessary expertise. Integration with existing systems presents another hurdle. Many healthcare providers operate on legacy systems that are incompatible with new analytics technologies, leading to costly and complex integration processes. Lastly, there is resistance to change within the healthcare sector. Many practitioners are hesitant to rely on predictive models, preferring traditional decision-making processes. This cultural resistance slows adoption and limits market growth.

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Predictive Analytics in Healthcare Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Predictive Analytics in Healthcare Market Outlook

5: Predictive Analytics in Healthcare Market Strategy

6: Predictive Analytics in Healthcare Market Size

7: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Type

8: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Product

9: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Services

10: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Technology

11: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Component

12: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Application

13: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Deployment

14: Predictive Analytics in Healthcare Market, by End User

15: Predictive Analytics in Healthcare Market, by Region

16: Competitive Landscape

17: Company Profiles

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