세계의 비식별화 건강 데이터 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 데이터 유형별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
De-identified Health Data Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type Of Data, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1678464
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 02월
페이지 정보:영문 120 Pages
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한글목차
비식별화 건강 데이터 시장의 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 비식별화 건강 데이터 시장 규모는 2025-2030년에 CAGR 9.07%를 기록하며, 2030년까지 135억 9,000만 달러에 달할 전망입니다.
시장 성장의 주요 원동력은 환자의 프라이버시를 보장하면서 집단 건강 연구와 예측 모델링을 지원하는 헬스케어 분야의 데이터 분석 수요 증가에 있습니다. 데이터 보호에 대한 규제 강화와 AI 및 머신러닝의 발전으로 인해 비식별화된 대규모 데이터세트에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 또한 웨어러블과 전자건강기록(EHR)에서 발생하는 데이터의 급증은 비식별화 및 2차 활용에 적합한 대량의 정보를 생성하여 시장 수요를 더욱 증가시키고 있습니다.
비식별화된 데이터는 환자의 약국 및 의료 보험 가입과 관련된 패턴을 분석하여 보험 현황에 대한 인사이트를 도출하는 데 활용됩니다. 이 데이터를 통해 기업은 프라이버시를 침해하지 않고 1차 및 2차 지불자 식별, 보험 동향 평가, 환자 속성 파악을 할 수 있습니다. 예를 들어 2024년 6월 Komodo Health는 Komodo Patient Insurance(KPI)를 발표했습니다. 이 새로운 데이터 제공으로 2억 명이 넘는 미국 환자의 보험 현황을 상세하게 파악할 수 있습니다. 이 리소스는 환자의 약국 및 의료 보험 가입 현황을 정확하게 파악하고, 다양한 채널, 부문, 지역별로 1차 및 2차 지불자 정보를 상세하게 설명합니다. 이 KPI는 상업, 시장접근, 의료 관련 업무, 의료 경제 및 결과 연구(HEOR) 팀이 환자 등록 및 지불자 매핑과 관련된 주요 비즈니스 질문에 효율적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.
또한 주요 시장 진출기업간의 제휴 및 협력 확대가 시장 성장을 가속할 것으로 예상됩니다. 예를 들어 2024년 3월 Verantos는 임상 연구에서 비식별화된 건강 데이터의 활용을 강화하기 위해 Curimeta와의 제휴를 발표했습니다. 이번 제휴는 강력한 데이터 비식별화 프로세스를 통해 환자의 프라이버시를 보장하는 동시에 실제 임상 연구에서의 증거 창출을 개선하는 데 초점을 맞추었습니다. 큐리미터의 데이터 사이언스 역량과 벨란토스의 실제 데이터에 대한 전문성을 활용하여 헬스케어 혁신을 촉진하고 환자 결과를 개선할 수 있는 귀중한 인사이트를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 비식별화된 데이터를 중시하는 것은 안전한 데이터 공유와 규제 표준 준수를 촉진하는 데 있으며, 매우 중요합니다.
"Verantos Evidence Platform은 인공지능(AI)을 사용하여 질병에 특화된 인사이트를 창출합니다. AI 모델은 고품질 환자 케어 데이터를 사용하여 트레이닝되는 것이 중요합니다. CuriMeta의 참가에 의해 생명과학 연구를 가속시키기 위해 사용되는 질환 특유 실용주의 등록의 강화가 가능하게 됩니다."
아난드 슐로프, Verantos 회장
비식별화 건강 데이터 시장 보고서 하이라이트
데이터 유형별로는 임상 데이터 부문이 2024년 약 17.0%의 점유율을 차지하며 시장을 독점하고 있습니다. 이 부문의 우위는 연구, 치료법 개발, 환자 치료의 최적화에 중요한 역할을 하는 데 기인합니다.
용도별로는 임상 연구 및 임상시험 부문이 2024년 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이는 치료법 발전, 의료기기 혁신 및 환자 안전에 중요한 역할을 하기 때문입니다.
최종 용도별로는 의료 서비스 프로바이더 부문이 2024년 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 의료 서비스 프로바이더 부문은 임상적 의사결정, 치료 최적화, 환자 결과 개선에 중요한 역할을 하므로 시장을 주도하고 있습니다.
북미는 2024년 매출 점유율 31.53%로 시장 점유율 1위를 차지했습니다. 이 지역은 첨단인 헬스케어 인프라를 보유하고 있으며, 특히 데이터 분석과 AI에 많은 기술 투자를 하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 개요
제3장 비식별화 건강 데이터 시장의 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
모시장 전망
관련/부수 시장 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
시장 기회 분석
비식별화 건강 데이터 시장 분석 툴
업계 분석 : Porter의 산업 분석
PESTEL 분석
COVID-19의 영향
제4장 비식별화 건강 데이터 시장 : 데이터 유형 추정·동향 분석
시장 점유율(2024년·2030년) : 데이터 유형별
부문 대시보드
세계의 비식별화 건강 데이터 시장 전망 : 데이터 유형별
임상 데이터
게놈 데이터
환자 인구통계
처방 데이터
클레임 데이터
행동 데이터
웨어러블과 센서 데이터
조사와 환자 보고 데이터
영상 데이터
검사 데이터
병원과 제공자 데이터
건강 사회적 결정 요인(SDoH) 데이터
약물유전체학 데이터
생체인식 데이터
운영 및 재무 데이터
역학 데이터
헬스케어 이용 데이터
기타
제5장 비식별화 건강 데이터 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석
시장 점유율(2024년·2030년) : 최종 용도별
부문 대시보드
세계의 비식별화 건강 데이터 시장 전망 : 최종 용도별
제약회사
바이오테크놀러지 기업
의료기기 제조업체
헬스케어 프로바이더
보험 회사/헬스케어 지불자
연구기관
정부기관
기타
제6장 비식별화 건강 데이터 시장 : 용도 추정·동향 분석
시장 점유율(2024년·2030년) : 용도별
부문 대시보드
세계의 비식별화 건강 데이터 시장 전망 : 용도별
임상 연구와 임상시험
공중위생
정밀의료
의료 경제와 아웃컴 연구(HEOR)
집단건강관리
Drug Discovery와 개발
헬스케어 질 향상
보험 인수와 리스크 평가
시장 접근과 상업 전략
비즈니스 인텔리전스와 운영 효율
원격의료와 원격 모니터링
환자 참여 및 지원 프로그램
기타
제7장 비식별화 건강 데이터 시장 : 지역 추정·동향 분석, 데이터 유형별, 최종 용도별, 용도별
지역별 시장 점유율 분석(2024년·2030년)
지역 시장 대시보드
세계의 지역 시장 스냅숏
시장 규모와 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
제8장 경쟁 구도
주요 시장 참여 기업에 의한 최근 동향과 영향 분석
기업/경쟁 분류
이노베이터
벤더 구도
주요 판매 대리점 및 채널 파트너 리스트
주요 고객
주요 기업의 시장 점유율 분석 : 2024년
IQVIA
Oracle(Cerner Corporation)
Merative(Truven Health Analytics)
Optum, Inc.(UnitedHealth Group)
ICON plc
Veradigm LLC(Formerly known as Allscripts)
IBM
Flatiron Health(F. Hoffmann-La Roche Ltd)
Premier, Inc.
Shaip
Komodo Health, Inc.
Evidation Health, Inc.
Medidata
Clarify Health Solutions
Satori Cyber Ltd.
KSA
영문 목차
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De-identified Health Data Market Growth & Trends:
The global de-identified health data market size is expected to reach USD 13.59 billion by 2030, registering a CAGR of 9.07% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market's growth is primarily driven by the rising demand for data analytics in healthcare, which supports population health studies and predictive modeling while ensuring patient privacy. Increasing regulatory pressure surrounding data protection, combined with AI and machine learning advancements, is creating a growing need for large-scale, de-identified datasets. In addition, the surge in data from wearables and electronic health records (EHRs) generates substantial volumes of information suitable for de-identification and secondary use, further boosting market demand.
De-identified data is utilized to derive insights into insurance status by analyzing patterns related to patient enrollment in pharmacy and medical insurance. This data enables organizations to identify primary and secondary payers, assess coverage trends, and understand patient demographics without compromising privacy. For instance, in June 2024, Komodo Health introduced the Komodo Patient Insurance (KPI). This novel data offering provides detailed insights into the insurance status of over 200 million de-identified U.S. patients. This resource accurately identifies patients' pharmacy and medical insurance enrollment, detailing primary and secondary payer information across various channels, segments, and geographies. The KPI will assist Commercial, Market Access, Medical Affairs, and Health Economics and Outcomes Research (HEOR) teams in efficiently addressing key business questions related to patient enrollment and payer mapping.
Moreover, the increasing partnership and collaboration among the key market players are expected to drive market growth. For instance, in March 2024, Verantos announced a partnership with Curimeta to enhance the utilization of de-identified health data in clinical research. This collaboration focuses on improving real-world evidence generation while ensuring patient privacy through robust data de-identification processes. By leveraging Curimeta's data science capabilities and Verantos' expertise in real-world data, the partnership aims to provide valuable insights that can drive healthcare innovations and improve patient outcomes. The emphasis on de-identified data is crucial for facilitating secure data sharing and compliance with regulatory standards.
"The Verantos Evidence Platform uses artificial intelligence (AI) to generate unique disease-specific insights. It is critical that AI models are trained using high-quality patient care data. CuriMeta's participation will enable us to enhance our disease-specific Pragmatic Registries that are used to accelerate life sciences research."
Anand Shroff, President of Verantos
De-identified Health Data Market Report Highlights:
Based on the type of data, the clinical data segment dominated the market with almost 17.0% of the share in 2024. The segment's dominance is attributed to its crucial role in research, treatment development, and patient care optimization.
Based on application, the clinical research and trials segment held the largest revenue share in 2024. This is attributed to its key role in advancing treatment methods, medical device innovation, and patient safety.
Based on the end-use, the healthcare providers segment held the largest revenue share in 2024. The healthcare providers segment leads the market owing to its crucial role in clinical decision-making, treatment optimization, and patient outcome improvement.
North America dominated the market with a revenue share of 31.53% in 2024. The region has an advanced healthcare infrastructure and significant technological investment, particularly in data analytics and AI.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Type of data
1.1.2. End use
1.1.3. Application
1.1.4. Regional scope
1.1.5. Estimates and forecast timeline.
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. Type of data outlook
2.2.2. End use outlook
2.2.3. Application outlook
2.2.4. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. De-identified Health Data 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
3.2.3. Market Opportunity analysis
3.3. De-identified Health Data 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. Economic landscape
3.3.2.3. Social landscape
3.3.2.4. Technological landscape
3.3.2.5. Environmental landscape
3.3.2.6. Legal landscape
3.3.3. COVID-19 Impact
Chapter 4. De-identified Health Data Market: Type of Data Estimates & Trend Analysis
4.1. Type of Data Market Share, 2024 & 2030
4.2. Segment Dashboard
4.3. Global De-identified Health Data Market by Type of Data Outlook
4.4. Clinical Data
4.4.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.5. Genomic Data
4.5.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.6. Patient Demographics
4.6.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.7. Prescription Data
4.7.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.8. Claims Data
4.8.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.9. Behavioral Data
4.9.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.10. Wearable and Sensor Data
4.10.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.11. Survey and Patient-Reported Data
4.11.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.12. Imaging Data
4.12.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.13. Laboratory Data
4.13.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.14. Hospital and Provider Data
4.14.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.15. Social Determinants of Health (SDoH) Data
4.15.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.16. Pharmacogenomic Data
4.16.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.17. Biometric Data
4.17.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.18. Operational and Financial Data
4.18.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.19. Epidemiological Data
4.19.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.20. Healthcare Utilization Data
4.20.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
4.21. Others
4.21.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. De-identified Health Data Market: End Use Estimates & Trend Analysis
5.1. End Use Market Share, 2024 & 2030
5.2. Segment Dashboard
5.3. Global De-identified Health Data Market by End Use Outlook
5.4. Pharmaceutical Companies
5.4.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.5. Biotechnology Firms
5.5.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.6. Medical Device Manufacturers
5.6.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.7. Healthcare Providers
5.7.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.8. Insurance Companies/ Healthcare Payers
5.8.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.9. Research Institutions
5.9.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.10. Government Agencies
5.10.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
5.11. Others
5.11.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. De-identified Health Data Market: Application Estimates & Trend Analysis
6.1. Application Market Share, 2024 & 2030
6.2. Segment Dashboard
6.3. Global De-identified Health Data Market by Application Outlook
6.4. Clinical Research and Trials
6.4.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.5. Public Health
6.5.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.6. Precision Medicine
6.6.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.7. Health Economics and Outcomes Research (HEOR)
6.7.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.8. Population Health Management
6.8.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.9. Drug Discovery and Development
6.9.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.10. Healthcare Quality Improvement
6.10.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.11. Insurance Underwriting and Risk Assessment
6.11.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.12. Market Access and Commercial Strategy
6.12.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.13. Business Intelligence and Operational Efficiency
6.13.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.14. Telemedicine and Remote Monitoring
6.14.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.15. Patient Engagement and Support Programs
6.15.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
6.16. Others
6.16.1. Market estimates and forecast 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. De-identified Health Data Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Type of Data, By End use, By Application
