시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 샘플 요청 목록
세계의 의료 기술 분석(Healthcare Descriptive Analytics) 시장
Healthcare Descriptive Analytics
상품코드 : 1873309
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 196 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 5,850 ￦ 8,688,000
PDF & Excel (Single User License) help
PDF & Excel 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 파일 내 텍스트의 복사 및 붙여넣기는 가능하지만, 표/그래프 등은 복사할 수 없습니다. 인쇄는 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.
US $ 17,550 ￦ 26,065,000
PDF & Excel (Global License to Company and its Fully-owned Subsidiaries) help
PDF & Excel 보고서를 동일 기업 및 100% 자회사의 모든 분이 이용하실 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 1인당 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.


한글목차

세계의 의료 기술 분석(Healthcare Descriptive Analytics) 시장은 2030년까지 1,676억 달러에 달할 전망

세계의 의료 기술 분석 시장은 2024년에 534억 달러로 추정되고 있으며, 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 21.0%로 성장하며, 2030년까지 1,676억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석 대상 부문의 하나인 온프레미스 도입은 12.0%의 CAGR을 기록하며, 분석 기간 종료시까지 503억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 클라우드 도입 부문의 성장률은 분석 기간에 27.1%의 CAGR로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 137억 달러로 추정되는 한편, 중국은 26.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 의료 기술 분석 시장은 2024년에 137억 달러로 추정되고 있습니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 26.4%의 CAGR로 추이하며, 2030년까지 425억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장 분석으로는 일본과 캐나다를 들 수 있으며, 각각 분석 기간 중 16.1%, 18.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 16.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 의료 기술 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 요약

의료 기술 분석이 의사결정 개선, 업무 최적화, 환자 결과 개선에 필수적인 이유는 무엇인가?

현대 의료 시스템에서 의료 기술 분석은 의사결정 개선, 업무 최적화, 환자 결과 개선에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면 오늘날 기술 분석이 왜 이토록 중요한 것일까? 의료 서비스 프로바이더가 환자 기록, 진단 툴, 치료 계획, 관리 프로세스에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 관리함에 따라 이 데이터를 이해해야 할 필요성이 증가하고 있습니다. 서술적 분석은 과거 정보를 요약하고 과거의 추세와 패턴을 명확하게 이해할 수 있도록 함으로써 의료 기관이 원시 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다. 이러한 지식은 환자 치료, 자원 배분, 업무 효율성 등의 분야에서 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 필수적입니다.

서술적 분석은 특히 환자 치료 개선에 있으며, 매우 가치가 있습니다. 의료진이 과거 환자 데이터를 분석하여 치료 결과를 이해하고, 위험 요인을 파악하며, 집단 건강 추이를 모니터링할 수 있기 때문입니다. 이 데이터를 검증함으로써 의료 전문가는 치료 계획에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고, 개선의 여지가 있는 영역을 식별하고, 만성질환을 관리하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 서술적 분석은 직원 활용도, 장비 사용 현황, 환자 흐름에 대한 인사이트를 제공하여 의료기관의 업무 최적화를 지원합니다. 이를 통해 병원 및 클리닉은 비효율성을 줄이고, 비용을 절감하며, 전반적인 환자 경험을 개선할 수 있습니다.

기술 발전과 혁신은 의료 기술 분석의 정확성, 접근성, 영향력을 어떻게 향상시키고 있는가?

기술 발전은 의료 기술 분석의 정확성, 접근성, 영향력을 크게 향상시켰으며, 의료 서비스 프로바이더가 데이터에서 실행 가능한 인사이트을 쉽게 도출할 수 있도록 돕고 있습니다. 가장 영향력 있는 혁신 중 하나는 고급 데이터 시각화 툴의 통합입니다. 이러한 툴을 통해 의료 전문가들은 복잡한 데이터세트를 쉽게 해석할 수 있는 그래프, 차트, 대시보드로 변환할 수 있습니다. 시각화를 통해 의사결정자는 데이터의 추세, 이상값, 패턴을 빠르게 파악하여 적시에 대응할 수 있습니다. 예를 들어 병원 관리자는 대시보드를 활용하여 환자 입원율, 병상 가동률, 수술 결과 등을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 자원의 최적화와 의료의 질 향상을 쉽게 실현할 수 있습니다.

클라우드 기반 분석 플랫폼의 등장은 의료 분야에서 서술적 분석의 접근성에도 혁명을 일으켰습니다. 클라우드 솔루션을 통해 의료 서비스 프로바이더는 고가의 On-Premise 인프라 없이도 여러 소스로부터 얻은 대규모 데이터세트를 저장, 처리 및 분석할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 확장성이 뛰어나며, 모든 규모의 의료기관이 분석 기능을 도입할 수 있도록 지원합니다. 데이터를 클라우드로 중앙 집중화함으로써 의료 서비스 프로바이더는 어디서든 정보에 접근할 수 있고, 서로 다른 위치에 있는 팀과 부서 간 협업을 가능하게 합니다. 이러한 접근성을 통해 의사결정자는 환자 치료 및 운영 관리에 있으며, 필요한 데이터를 필요한 시점에 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 설명적 분석의 정확성과 깊이를 더욱 높이고 있습니다. 기존 서술적 분석이 과거 사건에 초점을 맞췄다면, AI와 ML은 과거 데이터를 분석하여 복잡한 관계를 파악하고 미래 추세를 예측함으로써 서술적 분석과 예측적 분석 사이의 간극을 메웁니다. AI 기반 분석 플랫폼은 치료 결과의 공통점, 합병증 위험 요인 등 수동 분석으로는 즉시 드러나지 않는 환자 데이터의 패턴을 자동으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 환자의 건강 상태를 더 자세히 파악할 수 있고, 보다 개인화된 치료 계획과 개입을 할 수 있습니다.

전자건강기록(EHR)과 서술적 분석 플랫폼의 통합도 또 다른 중요한 진전입니다. EHR 시스템은 환자 인구통계, 병력, 진단, 치료, 결과에 대한 풍부한 데이터를 수집합니다. EHR 데이터를 분석 플랫폼과 통합함으로써 의료기관은 대규모 환자 정보를 분석할 수 있고, 집단 건강 동향, 치료 효과, 의료 제공 패턴에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 의료 서비스 프로바이더는 베스트 프랙티스를 파악하고, 치료 프로토콜을 표준화하며, 부서와 전문 분야를 넘어선 진료 조정을 개선할 수 있습니다.

자연 언어 처리(NLP)도 임상 기록, 의사 소견, 환자 피드백 등 비정형 데이터 분석을 가능하게 함으로써 의료 기술 분석의 효과를 높이고 있습니다. 기존에는 비정형 데이터에 포함된 많은 귀중한 정보를 체계적으로 분석하기 어려웠습니다. NLP를 통해 의료 기관은 이러한 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하여 분석의 깊이를 더하고 환자 치료에 대한 보다 종합적인 관점을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 NLP는 표준 코딩 시스템에서 포착하지 못하는 임상 기록에 기재된 반복적인 증상이나 합병증을 식별하여 보다 정확한 환자 평가와 치료 결과 향상에 기여합니다.

의료 기술 분석이 성과 모니터링, 환자 치료 개선, 집단건강관리에서 중요한 이유는 무엇인가?

의료 기술 분석이 성과 모니터링, 환자 치료 개선, 집단건강관리에서 매우 중요한 이유는 과거 데이터를 명확하게 시각화하여 의료 서비스 프로바이더가 주요 성과 지표(KPI)를 추적하고 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 서술적 분석이 매우 가치 있는 이유 중 하나는 의료 업무의 성과를 모니터링할 수 있는 능력에 있습니다. 환자 결과, 자원 활용, 업무 효율성에 대한 과거 데이터를 분석함으로써 의료기관은 개선해야 할 영역을 파악하고, 비효율성을 줄이며, 진료의 질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 병원에서는 기술 분석을 활용하여 수술 성공률을 추적하고, 환자의 재입원을 모니터링하고, 치료 프로토콜의 효과를 평가할 수 있습니다.

환자 치료의 개선도 서술적 분석의 중요한 이점입니다. 환자 데이터를 분석함으로써 의료진은 개별 환자의 병력, 치료 반응, 위험 요인에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 각 환자의 특정 요구에 맞는 보다 맞춤 치료 계획을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 설명적 분석을 통해 임상의는 환자의 병력 및 현재 건강 상태에 따라 합병증 위험이 높은 환자를 식별할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 의료진은 위험 관리를 위한 예방적 조치를 취해 환자의 예후를 개선하고 재입원 가능성을 낮출 수 있습니다. 또한 복약 순응도 및 치료 순응도 추이를 파악함으로써 의료진은 필요한 경우 개입하여 환자가 처방된 치료 계획을 준수할 수 있도록 도울 수 있습니다.

서술적 분석은 대규모 집단이 직면한 건강 동향과 과제에 대한 인사이트를 제공함으로써 집단건강관리에도 매우 중요합니다. 환자 인구 통계, 질병 유병률, 건강의 사회적 결정 요인에 대한 데이터를 분석함으로써 의료 기관은 위험에 처한 집단을 식별하고, 특정 건강 문제를 해결하기 위한 표적화된 개입 방안을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 서술적 분석은 공중 보건 기관이 독감이나 COVID-19와 같은 전염병의 확산을 추적하고 봉쇄 및 백신 접종 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 또한 의료 시스템은 집단 건강 분석을 활용하여 특정 지역사회에 만연한 당뇨병, 고혈압과 같은 만성질환을 파악하고, 이를 보다 효과적으로 관리하기 위해 자원을 배분할 수 있습니다.

서술적 분석은 의료 연계 강화와 의료 격차 해소에도 중요한 역할을 합니다. 병원, 외래, 1차 진료소 등 다양한 의료 현장의 데이터를 분석하여 환자가 의료 과정 전반에 걸쳐 일관된 양질의 진료를 받을 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 의료진은 퇴원 후 환자의 경과를 추적하고 후속 치료가 제대로 이루어지고 있는지 모니터링할 수 있습니다. 이러한 수준의 협력은 지속적인 모니터링과 치료 조정이 환자의 건강 유지에 필수적인 만성질환 관리에서 특히 중요합니다.

또한 의료 기술 분석은 조직이 업계 표준 및 동종업계 타 기관과의 성과 비교(벤치마킹)를 하는 데에도 도움이 됩니다. 환자 만족도, 치료 성공률, 평균 재원기간 등 주요 성과지표(KPI)를 다른 의료기관과 비교함으로써 조직은 자신이 잘하는 분야와 개선이 필요한 분야를 파악할 수 있습니다. 이 벤치마킹 프로세스를 통해 의료기관은 모범사례를 도입하고, 자원 배분을 최적화하며, 의료의 질을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

의료 기술 분석 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

의료 기술 분석 시장의 빠른 성장을 이끄는 주요 요인으로는 전자건강기록(EHR) 도입 확대, 데이터베이스 의사결정의 필요성, 분석 기술의 발전, 가치 기반 의료에 대한 관심 증가 등을 꼽을 수 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 EHR 시스템의 광범위한 도입입니다. 이로 인해 의료기관이 환자 데이터를 수집하고 저장하는 방식에 큰 변화가 생겼습니다. 더 많은 의료 서비스 프로바이더가 기록을 디지털화함에 따라 분석 가능한 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 서술적 분석은 환자 결과, 치료 효과, 업무 성과에 대한 인사이트를 제공함으로써 의료기관이 이 데이터를 이해하고 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

의료 분야에서 데이터베이스 의사결정에 대한 필요성이 높아지고 있는 것도 시장 확대의 주요 요인입니다. 경쟁이 치열해지고 비용에 대한 인식이 높아지는 의료 환경에서 의료 서비스 프로바이더는 철저한 비용 관리와 함께 업무의 최적화와 환자 치료의 향상을 도모해야 합니다. 설명적 분석을 통해 의료기관은 과거 데이터를 분석하여 추세를 파악하고, 성과에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스 접근 방식을 통해 의료 서비스 프로바이더는 환자 치료 개선, 비용 절감, 효율성 향상으로 이어지는 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 의료가 소비자 주도로 전환되는 가운데, 서술적 분석은 환자 선호도에 대한 인사이트를 제공하여 조직이 환자층의 요구에 따라 서비스를 맞춤화할 수 있게 해줍니다.

분석 기술의 발전 또한 의료 기술 분석 시장의 성장을 가속하고 있습니다. 클라우드 기반 분석 플랫폼, AI 기반 분석 툴, 머신러닝 알고리즘 개발로 의료기관이 분석 솔루션을 쉽게 도입하고 확장할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술은 의료 서비스 프로바이더가 전자건강기록(EHR), 의료기기, 환자 피드백 시스템 등 여러 소스의 데이터를 분석할 수 있는 높은 유연성을 제공합니다. 특히 클라우드 기반 플랫폼은 대규모 IT 인프라 투자 없이도 강력한 분석 툴을 사용할 수 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 병원, 클리닉 및 기타 의료 서비스 제공 기관에서 의료 기술 분석의 채택은 더욱 확대될 것으로 예측됩니다.

가치 기반 의료로의 전환도 의료 기술 분석 시장의 성장을 가속하는 중요한 요인입니다. 가치 기반 의료 모델은 비용 절감과 환자 결과 개선에 중점을 두기 때문에 의료기관은 스스로의 성과를 면밀히 모니터링하고 분석해야 합니다. 서술적 분석은 환자 만족도, 재입원율, 치료 성공률 등 주요 지표를 추적하여 의료진이 데이터에 기반한 의사결정을 통해 의료의 질을 높이고 불필요한 지출을 줄일 수 있도록 돕습니다. 설명적 분석은 특정 환자 집단에 가장 효과적인 치료법을 밝혀내는 인사이트를 제공함으로써 가치 기반 의료의 핵심인 맞춤형 의료를 지원하고 있습니다.

규제 요건과 의료제도 개혁도 의료 기술 분석 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 의료 기관은 정부 규제 및 지불자 요구 사항을 준수하기 위해 품질 지표, 환자 결과, 업무 효율성에 대한 보고를 점점 더 많이 요구하고 있습니다. 서술적 분석은 이러한 데이터를 수집, 분석, 보고하는 데 필요한 툴을 제공하여 규제 기준을 준수하고, 미국의 Medicare Merit-Based Incentive Payment System(MIPS)과 같은 프로그램에서 인센티브 지급 자격을 획득할 수 있게 해줍니다.

결론적으로 의료 기술 분석 시장의 성장은 전자건강기록(EHR) 도입 확대, 데이터베이스 의사결정의 필요성, 분석 기술의 발전, 가치 기반 의료로의 전환에 의해 촉진되고 있습니다. 의료 기관이 디지털 전환을 추진하고 환자 결과를 최우선시하는 가운데, 기술 분석은 의료 서비스 제공 최적화, 업무 효율성 향상, 지역 주민의 헬스케어 개선에 중요한 역할을 할 것입니다.

부문 :

도입 형태(온프레미스, 클라우드) ; 용도(재무 데이터 분석, 임상 데이터 분석, 관리 데이터 분석, 조사 데이터 분석)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 및 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

일반적인 LLM이나 산업 특화형 SLM에 쿼리하는 방식이 아닌, Global Industry Analysts는 전 세계 도메인 전문가들이 엄선한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다. 여기에는 비디오 전사, 블로그, 검색엔진 조사, 그리고 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터가 포함됩니다.

관세 영향 계수

이번 보고서에는 Global Industry Analysts가 예측한 본사 소재지, 생산기지, 수출입(완제품 및 OEM)에 따른 기업의 경쟁력 변화에 따라 지역 시장에 미치는 관세의 영향을 반영했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 현실은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학을 통해 경쟁사들에게 영향을 미칠 것입니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Healthcare Descriptive Analytics Market to Reach US$167.6 Billion by 2030

The global market for Healthcare Descriptive Analytics estimated at US$53.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$167.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.0% over the analysis period 2024-2030. On-Premise Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 12.0% CAGR and reach US$50.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Cloud Deployment segment is estimated at 27.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$13.7 Billion While China is Forecast to Grow at 26.4% CAGR

The Healthcare Descriptive Analytics market in the U.S. is estimated at US$13.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$42.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 16.1% and 18.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.9% CAGR.

Global Healthcare Descriptive Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

Why Is Healthcare Descriptive Analytics Becoming Essential for Improving Decision-Making, Optimizing Operations, and Enhancing Patient Outcomes?

Healthcare descriptive analytics has become essential for improving decision-making, optimizing operations, and enhancing patient outcomes in modern healthcare systems. But why is descriptive analytics so critical today? As healthcare providers manage vast amounts of data from patient records, diagnostic tools, treatment plans, and administrative processes, there is a growing need to make sense of this data. Descriptive analytics helps healthcare organizations transform raw data into meaningful insights by summarizing historical information and providing a clear understanding of past trends and patterns. These insights are crucial for informed decision-making in areas such as patient care, resource allocation, and operational efficiency.

Descriptive analytics is especially valuable in improving patient care, as it allows healthcare providers to analyze historical patient data to understand treatment outcomes, identify risk factors, and monitor population health trends. By examining this data, healthcare professionals can make more informed decisions about treatment plans, identify potential areas for improvement, and develop strategies for managing chronic conditions. Additionally, descriptive analytics helps healthcare organizations optimize operations by providing insights into staff utilization, equipment usage, and patient flow. This enables hospitals and clinics to reduce inefficiencies, cut costs, and improve the overall patient experience.

How Are Technological Advancements and Innovations Improving the Accuracy, Accessibility, and Impact of Healthcare Descriptive Analytics?

Technological advancements are significantly improving the accuracy, accessibility, and impact of healthcare descriptive analytics, making it easier for healthcare providers to derive actionable insights from their data. One of the most impactful innovations is the integration of advanced data visualization tools. These tools allow healthcare professionals to turn complex datasets into easily interpretable graphs, charts, and dashboards. Visualization helps decision-makers quickly grasp trends, outliers, and patterns in the data, enabling them to take timely actions. For example, hospital administrators can use dashboards to monitor patient admission rates, bed occupancy, or surgical outcomes in real time, making it easier to optimize resources and improve care.

The rise of cloud-based analytics platforms has also revolutionized the accessibility of healthcare descriptive analytics. Cloud solutions enable healthcare providers to store, process, and analyze large datasets from multiple sources without the need for expensive, on-site infrastructure. These platforms offer scalability, making it possible for healthcare organizations of all sizes to adopt analytics capabilities. By centralizing data in the cloud, healthcare providers can access insights from anywhere, enabling collaboration among teams and departments, even across different locations. This accessibility ensures that decision-makers have the data they need when they need it, whether for patient care or operational management.

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are further enhancing the accuracy and depth of descriptive analytics. While descriptive analytics traditionally focuses on past events, AI and ML can analyze historical data to identify complex relationships and predict future trends, bridging the gap between descriptive and predictive analytics. AI-driven analytics platforms can automatically identify patterns in patient data, such as commonalities in treatment outcomes or risk factors for complications, which might not be immediately apparent through manual analysis. These insights provide healthcare providers with a more nuanced understanding of patient health, enabling more personalized treatment plans and interventions.

The integration of electronic health records (EHR) with descriptive analytics platforms is another significant advancement. EHR systems capture a wealth of data on patient demographics, medical histories, diagnoses, treatments, and outcomes. By integrating EHR data with analytics platforms, healthcare organizations can analyze patient information at scale, gaining insights into population health trends, treatment effectiveness, and care delivery patterns. This integration enables healthcare providers to identify best practices, standardize treatment protocols, and improve care coordination across departments and specialties.

Natural language processing (NLP) is also improving the impact of healthcare descriptive analytics by enabling the analysis of unstructured data, such as clinical notes, physician narratives, and patient feedback. Traditionally, much of the valuable information contained in unstructured data was difficult to analyze systematically. NLP allows healthcare organizations to extract meaningful insights from this data, enhancing the depth of analysis and providing a more comprehensive view of patient care. For example, NLP can help identify recurring symptoms or complications mentioned in clinical notes that may not be captured through standard coding systems, contributing to more accurate patient assessments and improved outcomes.

Why Is Healthcare Descriptive Analytics Critical for Monitoring Performance, Enhancing Patient Care, and Managing Population Health?

Healthcare descriptive analytics is critical for monitoring performance, enhancing patient care, and managing population health because it provides a clear view of historical data, enabling healthcare providers to track key performance indicators (KPIs) and make data-driven decisions. One of the primary reasons descriptive analytics is so valuable is its ability to monitor the performance of healthcare operations. By analyzing historical data on patient outcomes, resource utilization, and operational efficiency, healthcare organizations can identify areas for improvement, reduce inefficiencies, and enhance the quality of care. For example, hospitals can use descriptive analytics to track surgical success rates, monitor patient readmissions, or evaluate the effectiveness of treatment protocols.

Enhancing patient care is another significant benefit of descriptive analytics. By analyzing patient data, healthcare providers can gain insights into individual patient histories, treatment responses, and risk factors. This enables more personalized care plans tailored to the specific needs of each patient. For example, descriptive analytics can help clinicians identify patients who are at a higher risk of complications based on their medical history or current health status. Armed with this information, providers can take proactive measures to manage these risks, improving patient outcomes and reducing the likelihood of hospital readmissions. Additionally, descriptive analytics can highlight trends in medication adherence or treatment compliance, allowing healthcare providers to intervene when necessary and ensure patients are following their prescribed care plans.

Descriptive analytics is also crucial for managing population health by providing insights into the health trends and challenges faced by large groups of people. By analyzing data on patient demographics, disease prevalence, and social determinants of health, healthcare organizations can identify at-risk populations and develop targeted interventions to address specific health issues. For instance, descriptive analytics can help public health agencies track the spread of infectious diseases, such as influenza or COVID-19, and inform the development of strategies for containment or vaccination. In addition, healthcare systems can use population health analytics to identify chronic conditions, such as diabetes or hypertension, that are prevalent in specific communities and allocate resources to manage these conditions more effectively.

Descriptive analytics also plays a key role in improving care coordination and reducing healthcare disparities. By analyzing data across various healthcare settings, such as hospitals, outpatient clinics, and primary care practices, descriptive analytics helps ensure that patients receive consistent, high-quality care throughout their healthcare journey. For example, healthcare providers can track patient outcomes after discharge from a hospital and monitor whether follow-up care is being provided in a timely manner. This level of coordination is particularly important for managing chronic diseases, where ongoing monitoring and treatment adjustments are essential to maintaining patient health.

Moreover, healthcare descriptive analytics helps organizations benchmark their performance against industry standards or peer institutions. By comparing their KPIs, such as patient satisfaction, treatment success rates, or average length of stay, to those of other healthcare providers, organizations can identify areas where they excel or need improvement. This benchmarking process enables healthcare facilities to implement best practices, optimize resource allocation, and continually improve their quality of care.

What Factors Are Driving the Growth of the Healthcare Descriptive Analytics Market?

Several key factors are driving the rapid growth of the healthcare descriptive analytics market, including the increasing adoption of electronic health records (EHR), the need for data-driven decision-making, advancements in analytics technologies, and the growing emphasis on value-based care. One of the primary drivers is the widespread adoption of EHR systems, which have transformed the way healthcare organizations capture and store patient data. As more healthcare providers digitize their records, there is an increasing volume of data available for analysis. Descriptive analytics helps healthcare organizations make sense of this data by providing insights into patient outcomes, treatment efficacy, and operational performance, allowing for more informed decision-making.

The growing need for data-driven decision-making in healthcare is another major factor contributing to the market's expansion. In an increasingly competitive and cost-conscious healthcare environment, providers must optimize their operations and improve patient care while controlling costs. Descriptive analytics allows healthcare organizations to analyze historical data, identify trends, and understand the factors driving performance. This data-driven approach enables healthcare providers to make informed decisions that improve patient care, reduce costs, and increase efficiency. Additionally, as healthcare becomes more consumer-driven, descriptive analytics provides insights into patient preferences, enabling organizations to tailor services to meet the needs of their patient populations.

Advancements in analytics technologies are also fueling the growth of the healthcare descriptive analytics market. The development of cloud-based analytics platforms, AI-driven analytics tools, and machine learning algorithms has made it easier for healthcare organizations to adopt and scale analytics solutions. These technologies offer greater flexibility, allowing healthcare providers to analyze data from multiple sources, including EHRs, medical devices, and patient feedback systems. Cloud-based platforms, in particular, enable organizations to access powerful analytics tools without the need for significant IT infrastructure investments. As these technologies continue to evolve, the adoption of healthcare descriptive analytics is expected to increase across hospitals, clinics, and other healthcare providers.

The shift toward value-based care is another significant driver of growth in the healthcare descriptive analytics market. Value-based care models emphasize improving patient outcomes while reducing costs, which requires healthcare organizations to closely monitor and analyze their performance. Descriptive analytics helps providers track key metrics such as patient satisfaction, readmission rates, and treatment success rates, enabling them to make data-driven decisions that improve care quality and reduce unnecessary spending. By providing insights into which treatments are most effective for specific patient populations, descriptive analytics also supports personalized care initiatives, which are central to value-based care.

Regulatory requirements and healthcare reforms are also contributing to the growth of the healthcare descriptive analytics market. Healthcare organizations are increasingly required to report on quality metrics, patient outcomes, and operational efficiency to comply with government regulations and payer requirements. Descriptive analytics provides the tools needed to gather, analyze, and report this data, ensuring compliance with regulatory standards and enabling healthcare organizations to qualify for incentive payments under programs like Medicare's Merit-based Incentive Payment System (MIPS) in the U.S.

In conclusion, the growth of the healthcare descriptive analytics market is driven by the increasing adoption of EHRs, the need for data-driven decision-making, advancements in analytics technologies, and the shift toward value-based care. As healthcare organizations continue to embrace digital transformation and prioritize patient outcomes, descriptive analytics will play a key role in optimizing care delivery, enhancing operational efficiency, and improving population health management.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Healthcare Descriptive Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Deployment (On-Premise, Cloud); Application (Financial Data Analytics, Clinical Data Analytics, Administrative Data Analytics, Research Data Analytics)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 46 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기