환자 참여 분야 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기술별, 제공 유형별, 기능별, 치료 영역별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)

AI In Patient Engagement Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology, By Delivery Type, By Functionality, By Therapeutic Area, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

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한글목차

환자 참여 분야 AI 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 환자 참여 분야 AI 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 21.2%의 CAGR을 기록하여 2030년까지 231억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

AI 기반의 개인화된 치료 계획과 헬스케어 경험에 대한 수요 증가, 디지털 플랫폼의 출현과 옴니채널 접근 방식에 대한 필요성이 이 시장을 주도하고 있습니다. 또한, 시장 기업들의 약국 효율성 강화, 공급망 복잡성 관리, 비즈니스 전략에서 인공지능(AI)의 역할 증가도 시장 성장의 원동력이 되고 있습니다. 예를 들어, 엠피알엑스 헬스(EmpiRx Health)는 2024년 5월, 기존 기술을 통합한 새로운 AI 기반 플랫폼인 '클리니컬(Clinical)'을 발표했습니다. 이 플랫폼은 약국 청구 처리 및 임상 평가를 강화하고, 독자적인 집단 건강 엔진을 탑재하여 EmpiRx Health의 임상 중심의 약국 혜택 관리(PBM) 접근 방식을 강화합니다.

또한, 당뇨병, 고혈압과 같은 만성 질환의 확산으로 인해 지속적인 환자 참여와 관리가 필요하며, AI는 이를 효과적으로 촉진할 수 있습니다. 또한, 기계 학습 및 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술은 개인화된 지원과 개입을 제공함으로써 환자 참여를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술은 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 추천, 알림, 교육 컨텐츠를 제공함으로써 순응도와 건강 결과를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 유니포어는 2022년 3월 디지털 환자 참여 솔루션 제공업체인 스핀사이 테크놀러지스(SpinSci Technologies)와 전략적 파트너십을 체결하여 환자 접근성과 의료 서비스 제공자와의 상호작용을 개선했습니다. 이번 파트너십을 통해 유니포어의 대화형 AI 및 자동화 기술이 전자 의료 기록(EHR) 시스템과 호환되는 SpinSci Technologies의 환자 접근 관리 솔루션에 통합되었습니다. 이 통합은 컨택센터 상담원의 효율성을 높이고 환자의 셀프서비스 워크플로우를 간소화하는 것을 목표로 합니다.

AI의 통합을 통해 의료 기관은 개별 환자의 선호도, 건강 문해력 수준, 언어 숙련도에 따라 맞춤형 교육 컨텐츠를 제공함으로써 환자의 참여와 치료 계획 준수율을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 2월 Accolade Group이 지원하는 신생 플랫폼 Ascend는 AI를 활용하여 특정 요구 사항에 맞는 교육 및 의료 서비스를 제공하겠다고 발표했습니다. 이러한 노력의 결과로 환자 교육 기능 부문은 향후 몇 년 동안 전체 시장의 성장을 주도했습니다.

또한 북미 시장은 AI의 통합을 통해 의료 기관이 개별 환자의 선호도, 건강 문해력 수준, 언어 숙련도에 따라 맞춤형 교육 컨텐츠를 제공함으로써 환자 참여와 치료 계획 준수를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 2월 Accolade Group이 지원하는 신생 플랫폼 Ascend는 AI를 활용하여 특정 요구 사항에 맞는 교육 및 의료 서비스를 제공하겠다고 발표했습니다. 이러한 노력의 결과로 환자 교육 기능 부문은 향후 몇 년 동안 전체 시장의 성장을 주도했습니다.

환자 참여 분야 AI 시장 보고서 하이라이트

• 제공 형태별로는 클라우드 기반 부문이 2023년 72.37%의 매출 점유율로 시장을 주도했습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장 가능한 리소스를 제공하므로 의료 기관은 수요 변동에 따라 용량을 조정할 수 있습니다.
• 기능별로는 커뮤니케이션 강화가 2023년 25.84%로 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 헬스케어 분야에서 AI 기반 솔루션의 통합이 확대되면서 커뮤니케이션 강화에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 기술별로는 자연어 처리(NLP)가 2023년 88.82%의 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이 부문의 성장은 NLP 모델이 제공하는 몇 가지 이점, 예를 들어 맞춤형 및 이해하기 쉬운 건강 정보 제공을 통한 환자 참여 및 교육 개선과 같은 몇 가지 이점에 기인합니다.
• 치료 분야별로 보면 만성질환 관리가 2023년 64.87%로 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이 분야의 성장은 당뇨병, 고혈압, 심장병과 같은 만성 질환의 유병률 증가에 기인합니다.
• 최종 용도별로는 의료 서비스 제공자 부문이 2023년 38.31%의 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 환자 중심 진료에 대한 관심 증가, 자원의 효율적 활용에 대한 요구 증가, 개인화된 의료 경험에 대한 수요 증가는 의료 서비스 제공자가 환자 참여를 위해 AI를 도입하는 원동력이 되고 있습니다.
• 북미가 2023년 43.60%의 점유율을 차지하며 시장을 장악했습니다. 이러한 높은 점유율의 주요 요인으로는 첨단 기술을 갖춘 탄탄한 의료 인프라의 존재, AI 기반 환자 참여 솔루션 통합의 이점에 대한 인식 증가, 개인화된 의료 경험 및 치료 계획에 대한 선호도 증가 등이 있습니다.
• 이 시장은 여러 기업이 존재하기 때문에 파편화되어 있습니다. 따라서 향후 몇 년 동안 경쟁이 치열해질 것으로 예상됩니다. 2024년 6월 MedAdvisor Solutions는 AI 기반 플랫폼 'Omnichannel Engagement for Pharmacy powered by THRiV'의 출시를 발표했습니다. 이 제품군을 통해 약국은 디지털 환자 참여 전략을 강화하고 환자가 선호하는 페이퍼리스 옵션을 제공하는 등 기존 노력을 강화할 수 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 환자 참여 분야 AI 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 계통 전망
  • 상부 시장 전망
  • 관련/부수 시장 전망
• 시장 역학
  • 시장 성장 촉진요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
• 환자 참여 시장 분석 툴의 인공지능(AI)
  • 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
  • COVID-19의 영향
  • 사례 연구

제4장 환자 참여 분야 AI 시장 추정·동향 분석 : 제공 유형별

• 시장 점유율, 2023년과 2030년
• 부문 대시보드
• 세계 시장 전망
• 클라우드 기반
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 온프레미스
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측

제5장 환자 참여 분야 AI 시장 추정·동향 분석 : 기능별

• 시장 점유율, 2023년과 2030년
• 부문 대시보드
• 세계 시장 전망
• 강화된 커뮤니케이션
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 환자 교육
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• Chabot과 가상 헬스 어시스턴트
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 예측 분석
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 관리와 합리화된 운영
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 기타
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측

제6장 환자 참여 분야 AI 시장 추정·동향 분석 : 기술 유형별

• 시장 점유율, 2023년과 2030년
• 부문 대시보드
• 세계 시장 전망
• NLP
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
  • 스마트 어시스턴스
  • 광학 문자 인식(OCR)
  • 자동 코딩
  • 텍스트 분석
  • 음성 분석
  • 분류와 카테고리화
• 기타
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측

제7장 환자 참여 분야 AI 시장 추정·동향 분석 : 치료 분야별

• 시장 점유율, 2023년과 2030년
• 부문 대시보드
• 세계 시장 전망
• 건강과 웰니스
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 만성질환 관리
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 기타
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측

제8장 환자 참여 분야 AI 시장 추정·동향 분석 : 최종 용도별

• 시장 점유율, 2023년과 2030년
• 부문 대시보드
• 세계 시장 전망
• 헬스케어 제공자
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 헬스케어 지불자
  • 2018년부터 2030년까지 시장 추정과 예측
• 기타
  • 제약회사
  • 약국

제9장 환자 참여 분야 AI 시장 지역 추정·동향 분석, 구성요소별, 기술 유형별

• 지역별 시장 점유율 분석, 2023년 및 2030년
• 지역 시장 대시보드
• 세계의 지역 시장 현황
• 시장 규모, 예측 동향 분석, 2018년에서 2030년 :
• 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 노르웨이
  • 스웨덴
  • 덴마크
• 아시아태평양
  • 일본
  • 중국
  • 인도
  • 호주
  • 한국
  • 싱가포르
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트
  • 쿠웨이트

제10장 경쟁 상황

• 주요 시장 진출 기업의 최근 동향과 영향 분석
• 기업/경쟁 분류
• 이노베이터
• 벤더 상황
  • 주요 기업 시장 포지션 분석, 2023년
  • Medadvisor Solutions
  • Innovaccer Inc.
  • EnlivenHealth(Omnicell)
  • EmpiRx Health
  • IBM.
  • Huma
  • mPulse Mobile
  • AllazoHealth
  • P360
  • Brand Engagement Network, Inc.
  • Oracle
  • Nuance Communications Inc.(Microsoft)
  • Health Catalyst
  • Ada Health GmbH
  • Aiva Inc.
  • Claritas Rx
  • AiCure
  • UST Global Inc.
  • ZS
  • IQVIA, Inc.

ksm

영문 목차

영문목차

AI In Patient Engagement Market Growth & Trends:

The global AI in patient engagement market size is expected to reach USD 23.1 billion by 2030, registering a CAGR of 21.2% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market is driven by the growing demand for AI-based personalized treatment plans and healthcare experiences and the emergence of digital platforms and necessity for omnichannel approach. In addition, the increasing role of artificial intelligence (AI) in enhancing pharmacy efficiency and managing supply chain complexities and business strategies by market players is also driving the market growth. For instance, in May 2024, EmpiRx Health introduced Clinically, a new AI-powered platform that incorporates established technologies. This platform enhances pharmacy claims processing and clinical evaluations and includes a unique population health engine, reinforcing EmpiRx Health's clinical-focused Pharmacy Benefit Management (PBM) approach.

Moreover, the growing prevalence of chronic diseases, such as diabetes and hypertension, necessitates continuous patient engagement & management, which AI can effectively facilitate. Furthermore, AI technologies such as machine learning and natural language processing (NLP) can significantly enhance patient engagement by providing personalized support & interventions. These technologies analyze patient data to offer tailored recommendations, reminders, & educational content, improving adherence and health outcomes. For instance, in March 2022, Uniphore entered into a strategic partnership with SpinSci Technologies, a provider of digital patient engagement solutions, to improve patient access and interaction with healthcare providers. This collaboration integrated Uniphore's conversational AI and automation technology into SpinSci Technologies Patient Access Care solutions, which are compatible with Electronic Health Records (EHR) systems. The integration aimed to enhance efficiency for contact center agents and streamline patient self-service workflows.

The integration of AI enables healthcare organizations to deliver tailored educational content based on individual patient preferences, health literacy levels, and language proficiency, thereby improving patient engagement & adherence to treatment plans. For instance, in February 2024, Ascend, a startup platform backed by the Accolade Group, announced its intention to deliver educational and healthcare services tailored to specific requirements utilizing AI. As a result of such initiatives, the patient education functionality segment is expected to witness substantial growth, driving overall market expansion in the coming years.

In addition, the market in North America is driven by the integration of AI, enabling healthcare organizations to deliver tailored educational content based on individual patient preferences, health literacy levels, and language proficiency, thereby improving patient engagement & adherence to treatment plans. For instance, in February 2024, Ascend, a startup platform backed by the Accolade Group, announced its intention to deliver educational and healthcare services tailored to specific requirements utilizing AI. As a result of such initiatives, the patient education functionality segment is expected to witness substantial growth, driving overall market expansion in the coming years.

AI In Patient Engagement Market Report Highlights:

• On the basis of delivery mode, the cloud-based segment dominated the market and held a revenue share of 72.37% in 2023. Cloud-based solutions provide scalable resources, enabling healthcare organizations to adjust capacity according to demand fluctuations
• On the basis of functionality, enhanced communication held the largest revenue share of 25.84% in 2023. The growing integration of AI-driven solutions in the healthcare sector is driving the need for enhanced communication capabilities
• On the basis of technology, Natural Language Processing (NLP) held the largest revenue share of 88.82% in 2023. The segment growth can be attributed to several benefits offered by NLP models such as improved patient engagement and education through the provision of tailored & comprehensible health information
• On the basis of therapeutic area, chronic disease management held the largest revenue share of 64.87% in 2023. The segment growth can be attributed to the increasing prevalence of chronic conditions such as diabetes, hypertension, and heart disease
• On the basis of end use, the healthcare providers segment held the largest revenue share of 38.31% in 2023. The increasing focus on patient-centric care, coupled with the growing need for effective use of resources and a rising demand for personalized healthcare experiences, is driving healthcare providers to adopt AI for patient engagement
• North America dominated the market with a share of 43.60% in 2023. Key factors contributing to this notable share include the presence of a well-established healthcare infrastructure equipped with advanced technology, increasing awareness of the advantages of integrating AI-enabled patient engagement solutions, and a growing preference for personalized healthcare experiences & treatment plans
• The market is fragmented owing to the presence of several players. This is expected to intensify the competition in the coming years. Key companies are increasingly adopting strategies such as new product development, collaborations, and mergers & acquisitions to strengthen their market position. In June 2024, MedAdvisor Solutions announced the launch of Omnichannel Engagement for Pharmacy powered by THRiV, its AI-enabled platform. This suite enables pharmacies to enhance their digital patient engagement strategies and existing initiatives, including providing paperless options increasingly preferred by patients

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
  • 1.1.1. Technology
  • 1.1.2. Therapeutic Area
  • 1.1.3. Functionality
  • 1.1.4. Delivery Type
  • 1.1.5. End Use
• 1.2. Research Methodology
• 1.3. Information Procurement
  • 1.3.1. Purchased database.
  • 1.3.2. GVR's internal database
  • 1.3.3. Secondary sources
  • 1.3.4. Primary research
  • 1.3.5. Details of primary research
• 1.4. Information or Data Analysis
  • 1.4.1. Data analysis models
• 1.5. Market Formulation & Validation
• 1.6. Model Details
  • 1.6.1. Commodity flow analysis (Model 1)
  • 1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach
  • 1.6.3. Volume price analysis (Model 2)
  • 1.6.4. Approach 2: Volume price analysis
• 1.7. List of Secondary Sources
• 1.8. List of Primary Sources
• 1.9. Objectives

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Outlook
  • 2.2.1. Technology Outlook
  • 2.2.2. Therapeutic Area Outlook
  • 2.2.3. Functionality Outlook
  • 2.2.4. Delivery Outlook
  • 2.2.5. End Use Outlook
  • 2.2.6. Regional outlook
• 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Variables, Trends & Scope

• 3.1. Market Lineage Outlook
  • 3.1.1. Parent market outlook
  • 3.1.2. Related/ancillary market outlook
• 3.2. Market Dynamics
  • 3.2.1. Market driver analysis
  • 3.2.2. Market restraint analysis
• 3.3. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Analysis Tools
  • 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.3.1.1. Supplier power
    • 3.3.1.2. Buyer power
    • 3.3.1.3. Substitution threat
    • 3.3.1.4. Threat of new entrant
    • 3.3.1.5. Competitive rivalry
  • 3.3.2. PESTEL Analysis
    • 3.3.2.1. Political landscape
    • 3.3.2.2. Technological landscape
    • 3.3.2.3. Economic landscape
  • 3.3.3. Impact of COVID-19
  • 3.3.4. Case Study

Chapter 4. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Delivery Type Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Delivery Type Market Share, 2023 & 2030
• 4.2. Segment Dashboard
• 4.3. Global Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market by Delivery Type Outlook
• 4.4. Cloud-based
  • 4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.5. On-premise
  • 4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Functionality Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Functionality Market Share, 2023 & 2030
• 5.2. Segment Dashboard
• 5.3. Global Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market by Functionality Outlook
• 5.4. Enhanced Communication
  • 5.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.5. Patient Education
  • 5.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.6. Chabot & Virtual Health Assistants
  • 5.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.7. Predictive Analytics
  • 5.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.8. Administrative & Streamlined Operations
  • 5.8.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.9. Others
  • 5.9.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Technology Type Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Technology Type Market Share, 2023 & 2030
• 6.2. Segment Dashboard
• 6.3. Global Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market by Technology Type Outlook
• 6.4. NLP
  • 6.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.2. Smart Assistance
    • 6.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.3. Optical Character Recognition (OCR)
    • 6.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.4. Auto Coding
    • 6.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.5. Text Analytics
    • 6.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.6. Speech Analytics
    • 6.4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.7. Classification & Categorization
    • 6.4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.5. Others
  • 6.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
    • 6.5.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Therapeutic Area Estimates & Trend Analysis

• 7.1. Therapeutic Area Market Share, 2023 & 2030
• 7.2. Segment Dashboard
• 7.3. Global Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market by Therapeutic Area Outlook
• 7.4. Health & Wellness
  • 7.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.5. Chronic Disease Management
  • 7.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.6. Others
  • 7.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 8. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market End Use Estimates & Trend Analysis

• 8.1. End Use Market Share, 2023 & 2030
• 8.2. Segment Dashboard
• 8.3. Global Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market by End Use Outlook
• 8.4. Healthcare Provider
  • 8.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.5. Healthcare Payers
  • 8.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.6. Others
  • 8.6.1. Pharmaceutical Companies
    • 8.6.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.2. Pharmacy
    • 8.6.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 9. Artificial Intelligence (AI) in Patient Engagement Market Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, By Technology Type

• 9.1. Regional Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 9.2. Regional Market Dashboard
• 9.3. Global Regional Market Snapshot
• 9.4. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030:
• 9.5. North America
  • 9.5.1. U.S.
    • 9.5.1.1. Key country dynamics
    • 9.5.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.5.1.3. Competitive scenario
    • 9.5.1.4. U.S. market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.2. Canada
    • 9.5.2.1. Key country dynamics
    • 9.5.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.5.2.3. Competitive scenario
    • 9.5.2.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.3. Mexico
    • 9.5.3.1. Key country dynamics
    • 9.5.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.5.3.3. Competitive scenario
    • 9.5.3.4. Mexico market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.6. Europe
  • 9.6.1. UK
    • 9.6.1.1. Key country dynamics
    • 9.6.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.1.3. Competitive scenario
    • 9.6.1.4. UK market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.2. Germany
    • 9.6.2.1. Key country dynamics
    • 9.6.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.2.3. Competitive scenario
    • 9.6.2.4. Germany market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.3. France
    • 9.6.3.1. Key country dynamics
    • 9.6.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.3.3. Competitive scenario
    • 9.6.3.4. France market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.4. Italy
    • 9.6.4.1. Key country dynamics
    • 9.6.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.4.3. Competitive scenario
    • 9.6.4.4. Italy market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.5. Spain
    • 9.6.5.1. Key country dynamics
    • 9.6.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.5.3. Competitive scenario
    • 9.6.5.4. Spain market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.6. Norway
    • 9.6.6.1. Key country dynamics
    • 9.6.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.6.3. Competitive scenario
    • 9.6.6.4. Norway market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.7. Sweden
    • 9.6.7.1. Key country dynamics
    • 9.6.7.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.7.3. Competitive scenario
    • 9.6.7.4. Sweden market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.8. Denmark
    • 9.6.8.1. Key country dynamics
    • 9.6.8.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.6.8.3. Competitive scenario
    • 9.6.8.4. Denmark market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.7. Asia Pacific
  • 9.7.1. Japan
    • 9.7.1.1. Key country dynamics
    • 9.7.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.1.3. Competitive scenario
    • 9.7.1.4. Japan market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.2. China
    • 9.7.2.1. Key country dynamics
    • 9.7.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.2.3. Competitive scenario
    • 9.7.2.4. China market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.3. India
    • 9.7.3.1. Key country dynamics
    • 9.7.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.3.3. Competitive scenario
    • 9.7.3.4. India market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.4. Australia
    • 9.7.4.1. Key country dynamics
    • 9.7.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.4.3. Competitive scenario
    • 9.7.4.4. Australia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.5. South Korea
    • 9.7.5.1. Key country dynamics
    • 9.7.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.5.3. Competitive scenario
    • 9.7.5.4. South Korea market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.6. Singapore
    • 9.7.6.1. Key country dynamics
    • 9.7.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.7.6.3. Competitive scenario
    • 9.7.6.4. Singapore market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.8. Latin America
  • 9.8.1. Brazil
    • 9.8.1.1. Key country dynamics
    • 9.8.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.8.1.3. Competitive scenario
    • 9.8.1.4. Brazil market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.8.2. Argentina
    • 9.8.2.1. Key country dynamics
    • 9.8.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.8.2.3. Competitive scenario
    • 9.8.2.4. Argentina market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.9. MEA
  • 9.9.1. South Africa
    • 9.9.1.1. Key country dynamics
    • 9.9.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.9.1.3. Competitive scenario
    • 9.9.1.4. South Africa market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.9.2. Saudi Arabia
    • 9.9.2.1. Key country dynamics
    • 9.9.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.9.2.3. Competitive scenario
    • 9.9.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.9.3. UAE
    • 9.9.3.1. Key country dynamics
    • 9.9.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.9.3.3. Competitive scenario
    • 9.9.3.4. UAE market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.9.4. Kuwait
    • 9.9.4.1. Key country dynamics
    • 9.9.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 9.9.4.3. Competitive scenario
    • 9.9.4.4. Kuwait market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 10. Competitive Landscape

• 10.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
• 10.2. Company/Competition Categorization
• 10.3. Innovators
• 10.4. Vendor Landscape
  • 10.4.1. Key company market position analysis, 2023
  • 10.4.2. Medadvisor Solutions
    • 10.4.2.1. Company overview
    • 10.4.2.2. Financial performance
    • 10.4.2.3. Product benchmarking
    • 10.4.2.4. Strategic initiatives
  • 10.4.3. Innovaccer Inc.
    • 10.4.3.1. Company overview
    • 10.4.3.2. Financial performance
    • 10.4.3.3. Product benchmarking
    • 10.4.3.4. Strategic initiatives
  • 10.4.4. EnlivenHealth (Omnicell)
    • 10.4.4.1. Company overview
    • 10.4.4.2. Financial performance
    • 10.4.4.3. Product benchmarking
    • 10.4.4.4. Strategic initiatives
  • 10.4.5. EmpiRx Health
    • 10.4.5.1. Company overview
    • 10.4.5.2. Financial performance
    • 10.4.5.3. Product benchmarking
    • 10.4.5.4. Strategic initiatives
  • 10.4.6. IBM.
    • 10.4.6.1. Company overview
    • 10.4.6.2. Financial performance
    • 10.4.6.3. Product benchmarking
    • 10.4.6.4. Strategic initiatives
  • 10.4.7. Huma
    • 10.4.7.1. Company overview
    • 10.4.7.2. Financial performance
    • 10.4.7.3. Product benchmarking
    • 10.4.7.4. Strategic initiatives
  • 10.4.8. mPulse Mobile
    • 10.4.8.1. Company overview
    • 10.4.8.2. Financial performance
    • 10.4.8.3. Product benchmarking
    • 10.4.8.4. Strategic initiatives
  • 10.4.9. AllazoHealth
    • 10.4.9.1. Company overview
    • 10.4.9.2. Financial performance
    • 10.4.9.3. Product benchmarking
    • 10.4.9.4. Strategic initiatives
  • 10.4.10. P360
    • 10.4.10.1. Company overview
    • 10.4.10.2. Financial performance
    • 10.4.10.3. Product benchmarking
    • 10.4.10.4. Strategic initiatives
  • 10.4.11. Brand Engagement Network, Inc.
    • 10.4.11.1. Company overview
    • 10.4.11.2. Financial performance
    • 10.4.11.3. Product benchmarking
    • 10.4.11.4. Strategic initiatives
  • 10.4.12. Oracle
    • 10.4.12.1. Company overview
    • 10.4.12.2. Financial performance
    • 10.4.12.3. Product benchmarking
    • 10.4.12.4. Strategic initiatives
  • 10.4.13. Nuance Communications Inc. (Microsoft)
    • 10.4.13.1. Company overview
    • 10.4.13.2. Financial performance
    • 10.4.13.3. Product benchmarking
    • 10.4.13.4. Strategic initiatives
  • 10.4.14. Health Catalyst
    • 10.4.14.1. Company overview
    • 10.4.14.2. Financial performance
    • 10.4.14.3. Product benchmarking
    • 10.4.14.4. Strategic initiatives
  • 10.4.15. Ada Health GmbH
    • 10.4.15.1. Company overview
    • 10.4.15.2. Financial performance
    • 10.4.15.3. Product benchmarking
    • 10.4.15.4. Strategic initiatives
  • 10.4.16. Aiva Inc.
    • 10.4.16.1. Company overview
    • 10.4.16.2. Financial performance
    • 10.4.16.3. Product benchmarking
    • 10.4.16.4. Strategic initiatives
  • 10.4.17. Claritas Rx
    • 10.4.17.1. Company overview
    • 10.4.17.2. Financial performance
    • 10.4.17.3. Product benchmarking
    • 10.4.17.4. Strategic initiatives
  • 10.4.18. AiCure
    • 10.4.18.1. Company overview
    • 10.4.18.2. Financial performance
    • 10.4.18.3. Product benchmarking
    • 10.4.18.4. Strategic initiatives
  • 10.4.19. UST Global Inc.
    • 10.4.19.1. Company overview
    • 10.4.19.2. Financial performance
    • 10.4.19.3. Product benchmarking
    • 10.4.19.4. Strategic initiatives
  • 10.4.20. ZS
    • 10.4.20.1. Company overview
    • 10.4.20.2. Financial performance
    • 10.4.20.3. Product benchmarking
    • 10.4.20.4. Strategic initiatives
  • 10.4.21. IQVIA, Inc.
    • 10.4.21.1. Company overview
    • 10.4.21.2. Financial performance
    • 10.4.21.3. Product benchmarking
    • 10.4.21.4. Strategic initiatives

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