헬스케어 예측 분석 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)

Healthcare Predictive Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Clinical, Financial, Operations Management), By End-use (Payers, Providers), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

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한글목차

헬스케어 예측 분석 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 헬스케어 예측 분석 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 24.0%의 CAGR을 기록하며 2030년까지 672억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

전 세계적으로 만성질환의 부담 증가와 의료비 증가는 헬스케어 예측 분석 시장을 주도하는 주요 요인으로, 전 세계적으로 예측 분석의 채택률이 증가하고 있습니다. 원격의료 및 기타 진료 방법의 채택이 증가함에 따라 지난 몇 년 동안 EHR의 채택으로 인해 방대한 환자 데이터가 축적되었습니다. 이는 헬스케어 IT 기업이 위험 관리, 질병 관리, 질병 확산 및 궤적 이해, 예측 분석을 통해 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공하고 최상의 결과를 제공하기 위한 예측 분석에 활용할 수 있습니다.

이러한 모든 요인들이 세계 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 만성질환의 증가로 인한 선진국과 신흥국의 의료비 지출 증가도 시장 성장을 촉진할 것입니다. 유럽 지역에서는 2019년 GDP 대비 의료비 지출이 9.92%를 차지했습니다. 기술 발전뿐만 아니라 원격진료, EHR 등으로 인한 COVID-19 팬데믹 기간 동안 환자 데이터의 빠른 생성으로 인해 데이터를 분석하고 더 나은 환자 결과를 지향하는 의미 있는 결과를 도출할 수 있게 되었습니다. 의료 예측 분석 도구는 비용을 절감하고 의료 서비스 제공자가 최상의 치료 계획을 결정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보험사로부터 돈을 회수하기 위해 수행되는 부정 청구의 위험을 크게 줄입니다.

매년 미국에서는 수조 달러 상당의 허위 보험금 청구가 발생합니다. 의료 서비스 제공자에게 예측 분석은 상당한 비용 절감의 열쇠가 되고 있습니다. 위의 요인들은 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 예측 분석의 금융 분야 적용은 일상 업무에 이러한 예측 도구를 도입함으로써 절약할 수 있는 막대한 금액으로 인해 이 부문에서 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 부정행위가 발견되면 이를 방지함으로써 수조 달러의 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 예측 분석을 통해 불필요한 검사나 투약을 피할 수 있으며, 최적의 치료 계획이나 근거 기반 의료 또는 질병 치료를 위한 맞춤형 약물을 결정하는 데 도움이 됩니다.

한 임상시험에서 오피오이드 유발성 호흡억제 환자에서 지속적인 모니터링의 경제적 의미를 조사한 결과, 한 병원은 연간 최대 535,531달러를 절약하고 누적 입원일수를 103일 단축할 수 있는 것으로 나타났습니다. 지불자는 허위 청구와 관련된 위험과 의료 서비스 제공자의 우려 사항인 고가의 치료비를 평가하는 보험회사로 구성되어 최종 용도 부문의 대부분을 차지하였습니다. 보험금 청구의 부정행위를 탐지하여 비용을 절감하고 비용 절감을 위한 예측 분석 도구의 채택이 이 부문의 성장을 촉진하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 의료 서비스 제공자는 치료 비용 절감과 민간 및 정부 의료 서비스 제공자 모두에서 폭넓은 채택률로 인해 가장 빠르게 성장하고 있는 분야입니다.

헬스케어 예측 분석 시장 보고서 하이라이트

• 2023년 금융 애플리케이션 분야가 시장을 장악하고 35.5%의 최대 수익 점유율을 차지했습니다.
• 포퓰레이션 건강 관리 분야는 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 CAGR 24.4%로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 2023년 의료 서비스 제공자 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 예측 분석은 병원의 관리 프로세스를 자동화하고, 인력 배치 필요성을 예측하고, 병원의 약품 및 공급 비용을 관리하고, 병원 및 기타 의료 서비스 제공자의 성과를 활용할 수 있습니다.
• 지불자 부문은 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 의료비 상승으로 인해 의료 계획은 의료의 질을 유지하면서 재정적 위험을 관리해야 한다는 압박을 받고 있습니다.
• 북미 헬스케어 예측 분석 시장은 2023년 48.4%의 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 환자 치료 개선에 대한 관심 증가, 탄탄한 의료 인프라가 시장 성장을 촉진하는 요인으로 작용하고 있습니다.
• 아시아태평양의 헬스케어 예측 분석 시장은 가처분 소득 증가, 의료비 지출 증가, 헬스케어 분야에서의 인공지능 통합과 같은 기술 발전으로 인해 2024년부터 2030년까지 연평균 26.9%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 헬스케어 예측 분석 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 계통 전망
  • 상부 시장 전망
  • 관련/부수 시장 전망
• 시장 역학
  • 시장 견인 요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
• 헬스케어 예측 분석 시장 분석 툴
  • 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
  • 규제 프레임워크
  • 신기술 동향
  • 사례 연구와 인사이트
  • COVID-19의 영향 분석

제4장 헬스케어 예측 분석 시장 : 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 세계의 헬스케어 예측 분석 시장 : 용도 변동 분석
• 세계의 헬스케어 예측 분석 시장 규모와 동향 분석, 용도별, 2018-2030년
• 오퍼레이션 관리
  • 수요 예측
  • 인재 계획과 스케줄
  • 입원 환자 스케줄
  • 외래 진료 스케줄
• 재무
  • 수익 주기 관리
  • 부정행위 검출
  • 기타 재무 용도
• 집단 건강
  • 집단 리스크 관리
  • 환자 참여
  • 집단 요법 관리
  • 기타 용도
• 임상
  • 품질 벤치마크
  • 환자 케어 강화
  • 임상 결과 분석과 관리

제5장 헬스케어 예측 분석 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 세계 헬스케어 예측 분석 시장 최종 용도 변동 분석
• 세계의 헬스케어 예측 분석 시장 규모와 동향 분석, 최종 용도별, 2018-2030년
• 지불자
• 프로바이더
• 생명과학 산업

제6장 헬스케어 예측 분석 시장 : 지역 추정·동향 분석

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

제7장 경쟁 상황

• 기업/경쟁 분류
• 전략 매핑
• 기업 시장 상황 분석, 2023년
• 기업 개요
  • IBM
  • Verisk Analytics, Inc.
  • McKesson Corp.
  • SAS
  • Oracle
  • Allscripts(now Veradigm)
  • Optum, Inc.
  • MedeAnalytics, Inc.
  • INFRAGISTICS
  • Cloudera
  • Health Catalyst
  • IQVIA Inc
  • Inovalon
  • OSP

ksm

영문 목차

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Healthcare Predictive Analytics Market Growth & Trends:

The global healthcare predictive analytics market size is expected to reach USD 67.26 billion by 2030, registering a CAGR of 24.0% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The rising burden of chronic diseases on a global level coupled with the increasing cost of healthcare are the key factors driving the market for healthcare predictive analytics and is resulting in wider adoption rates of the same across the globe. With the increasing adoption of telehealth and other consultation methods, the adoption of EHRs has led to enormous patient data in the past few years. This can be leveraged by the healthcare IT companies for predictive analytics for risk management, disease management, understanding of disease spread & trajectory as well as in delivering proper medical care to the patient for the best outcomes.

All of these factors have been driving the global market growth. An increase in healthcare expenditure in developed and developing countries due to a rise in the number of chronic diseases will also support market growth. In the Europe region, the healthcare expenditure as a percentage of GDP in 2019 was 9.92%. Technological advancements as well as rapid generation of patient data, more so during the COVID-19 pandemic due to teleconsultations, EHRs, etc. have made it possible to analyze data and derive meaningful results, which are oriented towards better patient outcomes. The healthcare predictive analytics tools not only help reduce costs & assist the care providers to decide on the best treatment plans but also significantly reduce the risk of fraudulent claims made to recover money from insurance companies.

Annually, trillions of U.S. dollars' worth of false insurance claims are made. For providers, predictive analytics has been a key to reducing costs significantly. The above-mentioned factors contribute significantly to the growth of the market. The financial application of predictive analytics is the largest in the segment owing to the massive amounts of money that can be saved by deploying these predictive tools in day-to-day work. The frauds alone when detected can be averted and result in trillions of dollars saved, moreover unnecessary tests and medication can be avoided with the help of predictive analytics, which can help determine the best treatment plans and evidence-based medicine or personalized medicines for the treatment of the disease.

A trial conducted studied the financial implications of continuous monitoring in patients with opioid-induced respiratory depression, the study found that a median hospital could save up to $535,531 annually, and can shorten the cumulative stay by 103 days. The payers had the majority share of the end-use segment, comprising insurance companies who assess risk related to false claims as well as the high cost of treatments that are a concern for the providers. Adoption of predictive analytics tools for cost reduction as well as for saving money by detecting frauds in insurance claims is a major factor driving the growth of the segment. The providers are the fastest-growing category owing to the reduction in the cost of treatments and wider adoption rates among both private as well as government-affiliated providers.

Healthcare Predictive Analytics Market Report Highlights:

• Financial application segment dominated the market in 2023 and accounted for the largest revenue share of 35.5%.
• Population health management segment is expected to grow at the fastest CAGR of 24.4% from 2024 to 2030.
• The healthcare providers segment held the largest market share in 2023. Predictive analytics can automate hospital administrative processes, predict staffing needs, and control hospital drug and supply costs, leveraging the performance of hospitals and other healthcare providers.
• Payers segment is expected to grow significantly over the forecast period. Rising medical costs have heightened the pressure on health plans to manage financial risk while maintaining quality care.
• North America healthcare predictive analytics market dominated with the largest revenue share of 48.4% in 2023. Increasing demand for personalized medicine, rising focus on improving patient care, and robust healthcare infrastructure are some of the factors driving market growth.
• Healthcare predictive analytics market in Asia Pacific is anticipated to grow at the fastest CAGR of 26.9% from 2024 to 2030 due to increasing disposable income, rising healthcare expenditure, and technological advancements such as the integration of artificial intelligence in healthcare.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
• 1.2. Market Definitions
  • 1.2.1. Application Segment
  • 1.2.2. End Use Segment
• 1.3. Information analysis
  • 1.3.1. Market formulation & data visualization
• 1.4. Data validation & publishing
• 1.5. Information Procurement
  • 1.5.1. Primary Research
• 1.6. Information or Data Analysis
• 1.7. Market Formulation & Validation
• 1.8. Market Model
• 1.9. Total Market: CAGR Calculation
• 1.10. Objectives
  • 1.10.1. Objective 1
  • 1.10.2. Objective 2

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Snapshot
• 2.3. Competitive Insights Landscape

Chapter 3. Healthcare Predictive Analytics 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
    • 3.2.1.1. Rising Adoption of Electronic Health Records (EHRs) and Big Data
    • 3.2.1.2. Advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning technologies
    • 3.2.1.3. Rising prevalence of chronic diseases and growing focus on personalized medicine
  • 3.2.2. Market restraint analysis
    • 3.2.2.1. Ethical concerns related to data privacy
• 3.3. Healthcare Predictive Analytics 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
    • 3.3.2.4. Environmental Landscape
    • 3.3.2.5. Legal Landscape
    • 3.3.2.6. Social Landscape
  • 3.3.3. Regulatory Framework
  • 3.3.4. Emerging Technologies Trends
  • 3.3.5. Case Study & Insights
    • 3.3.5.1. Use Cases
    • 3.3.5.2. Related Survey
  • 3.3.6. COVID-19 Impact Analysis

Chapter 4. Healthcare Predictive Analytics Market: Application Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Segment Dashboard
• 4.2. Global Healthcare Predictive Analytics Market Application Movement Analysis
• 4.3. Global Healthcare Predictive Analytics Market Size & Trend Analysis, by Application, 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.4. Operations Management
  • 4.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.4.2. Demand Forecasting
    • 4.4.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.4.3. Workforce Planning and Scheduling
    • 4.4.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.4.4. Inpatient Scheduling
    • 4.4.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.4.5. Outpatient Scheduling
    • 4.4.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.5. Financial
  • 4.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.5.2. Revenue Cycle Management
    • 4.5.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.5.3. Fraud Detection
    • 4.5.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.5.4. Other Financial Applications
    • 4.5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.6. Population Health
  • 4.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.6.2. Population Risk Management
    • 4.6.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.6.3. Patient Engagement
    • 4.6.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.6.4. Population Therapy Management
    • 4.6.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.6.5. Other Applications
    • 4.6.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.7. Clinical
  • 4.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.7.2. Quality Benchmarking
    • 4.7.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.7.3. Patient Care Enhancement
    • 4.7.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 4.7.4. Clinical Outcome Analysis and Management
    • 4.7.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. Healthcare Predictive Analytics Market: End Use Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Healthcare Predictive Analytics Market End Use Movement Analysis
• 5.3. Global Healthcare Predictive Analytics Market Size & Trend Analysis, by End Use, 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.4. Payers
  • 5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.5. Providers
  • 5.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.6. Life Science Industry
  • 5.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. Healthcare Predictive Analytics Market: Regional Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Regional Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 6.2. Regional Market Dashboard
• 6.3. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030:
• 6.4. North America
  • 6.4.1. U.S.
    • 6.4.1.1. Key country dynamics
    • 6.4.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.4.1.3. Competitive scenario
    • 6.4.1.4. U.S. market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.2. Canada
    • 6.4.2.1. Key country dynamics
    • 6.4.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.4.2.3. Competitive scenario
    • 6.4.2.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.3. Mexico
    • 6.4.3.1. Key country dynamics
    • 6.4.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.4.3.3. Competitive scenario
    • 6.4.3.4. Mexico market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.5. Europe
  • 6.5.1. UK
    • 6.5.1.1. Key country dynamics
    • 6.5.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.1.3. Competitive scenario
    • 6.5.1.4. UK market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.2. Germany
    • 6.5.2.1. Key country dynamics
    • 6.5.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.2.3. Competitive scenario
    • 6.5.2.4. Germany market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.3. France
    • 6.5.3.1. Key country dynamics
    • 6.5.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.3.3. Competitive scenario
    • 6.5.3.4. France market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.4. Italy
    • 6.5.4.1. Key country dynamics
    • 6.5.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.4.3. Competitive scenario
    • 6.5.4.4. Italy market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.5. Spain
    • 6.5.5.1. Key country dynamics
    • 6.5.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.5.3. Competitive scenario
    • 6.5.5.4. Spain market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.6. Norway
    • 6.5.6.1. Key country dynamics
    • 6.5.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.6.3. Competitive scenario
    • 6.5.6.4. Norway market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.7. Sweden
    • 6.5.7.1. Key country dynamics
    • 6.5.7.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.7.3. Competitive scenario
    • 6.5.7.4. Sweden market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.8. Denmark
    • 6.5.8.1. Key country dynamics
    • 6.5.8.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.5.8.3. Competitive scenario
    • 6.5.8.4. Denmark market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.6. Asia Pacific
  • 6.6.1. Japan
    • 6.6.1.1. Key country dynamics
    • 6.6.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.1.3. Competitive scenario
    • 6.6.1.4. Japan market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.6.2. China
    • 6.6.2.1. Key country dynamics
    • 6.6.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.2.3. Competitive scenario
    • 6.6.2.4. China market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.6.3. India
    • 6.6.3.1. Key country dynamics
    • 6.6.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.3.3. Competitive scenario
    • 6.6.3.4. India market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.6.4. Australia
    • 6.6.4.1. Key country dynamics
    • 6.6.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.4.3. Competitive scenario
    • 6.6.4.4. Australia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.6.5. South Korea
    • 6.6.5.1. Key country dynamics
    • 6.6.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.5.3. Competitive scenario
    • 6.6.5.4. South Korea market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.6.6. Thailand
    • 6.6.6.1. Key country dynamics
    • 6.6.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.6.6.3. Competitive scenario
    • 6.6.6.4. Thailand market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.7. Latin America
  • 6.7.1. Brazil
    • 6.7.1.1. Key country dynamics
    • 6.7.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.7.1.3. Competitive scenario
    • 6.7.1.4. Brazil market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.7.2. Argentina
    • 6.7.2.1. Key country dynamics
    • 6.7.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.7.2.3. Competitive scenario
    • 6.7.2.4. Argentina market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.8. MEA
  • 6.8.1. South Africa
    • 6.8.1.1. Key country dynamics
    • 6.8.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.8.1.3. Competitive scenario
    • 6.8.1.4. South Africa market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.8.2. Saudi Arabia
    • 6.8.2.1. Key country dynamics
    • 6.8.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.8.2.3. Competitive scenario
    • 6.8.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.8.3. UAE
    • 6.8.3.1. Key country dynamics
    • 6.8.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.8.3.3. Competitive scenario
    • 6.8.3.4. UAE market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.8.4. Kuwait
    • 6.8.4.1. Key country dynamics
    • 6.8.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 6.8.4.3. Competitive scenario
    • 6.8.4.4. Kuwait market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. Competitive Landscape

• 7.1. Company/Competition Categorization
• 7.2. Strategy Mapping
• 7.3. Company Market Position Analysis, 2023
• 7.4. Company Profiles/Listing
  • 7.4.1. IBM
    • 7.4.1.1. Company overview
    • 7.4.1.2. Financial performance
    • 7.4.1.3. Product benchmarking
    • 7.4.1.4. Strategic initiatives
  • 7.4.2. Verisk Analytics, Inc.
    • 7.4.2.1. Company overview
    • 7.4.2.2. Financial performance
    • 7.4.2.3. Product benchmarking
    • 7.4.2.4. Strategic initiatives
  • 7.4.3. McKesson Corp.
    • 7.4.3.1. Company overview
    • 7.4.3.2. Financial performance
    • 7.4.3.3. Product benchmarking
    • 7.4.3.4. Strategic initiatives
  • 7.4.4. SAS
    • 7.4.4.1. Company overview
    • 7.4.4.2. Financial performance
    • 7.4.4.3. Product benchmarking
    • 7.4.4.4. Strategic initiatives
  • 7.4.5. Oracle
    • 7.4.5.1. Company overview
    • 7.4.5.2. Financial performance
    • 7.4.5.3. Product benchmarking
    • 7.4.5.4. Strategic initiatives
  • 7.4.6. Allscripts (now Veradigm)
    • 7.4.6.1. Company overview
    • 7.4.6.2. Financial performance
    • 7.4.6.3. Product benchmarking
    • 7.4.6.4. Strategic initiatives
  • 7.4.7. Optum, Inc.
    • 7.4.7.1. Company overview
    • 7.4.7.2. Financial performance
    • 7.4.7.3. Product benchmarking
    • 7.4.7.4. Strategic initiatives
  • 7.4.8. MedeAnalytics, Inc.
    • 7.4.8.1. Company overview
    • 7.4.8.2. Financial performance
    • 7.4.8.3. Product benchmarking
    • 7.4.8.4. Strategic initiatives
  • 7.4.9. INFRAGISTICS
    • 7.4.9.1. Company overview
    • 7.4.9.2. Financial performance
    • 7.4.9.3. Product benchmarking
    • 7.4.9.4. Strategic initiatives
  • 7.4.10. Cloudera
    • 7.4.10.1. Company overview
    • 7.4.10.2. Financial performance
    • 7.4.10.3. Product benchmarking
    • 7.4.10.4. Strategic initiatives
  • 7.4.11. Health Catalyst
    • 7.4.11.1. Company overview
    • 7.4.11.2. Financial performance
    • 7.4.11.3. Product benchmarking
    • 7.4.11.4. Strategic initiatives
  • 7.4.12. IQVIA Inc
    • 7.4.12.1. Company overview
    • 7.4.12.2. Financial performance
    • 7.4.12.3. Product benchmarking
    • 7.4.12.4. Strategic initiatives
  • 7.4.13. Inovalon
    • 7.4.13.1. Company overview
    • 7.4.13.2. Financial performance
    • 7.4.13.3. Product benchmarking
    • 7.4.13.4. Strategic initiatives
  • 7.4.14. OSP
    • 7.4.14.1. Company overview
    • 7.4.14.2. Financial performance
    • 7.4.14.3. Product benchmarking
    • 7.4.14.4. Strategic initiatives

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