시장 시나리오 

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장은 2024 년에 미화 8 억 6,600 만 달러로 평가되었으며 2025-2033 년 예측 기간 동안 CAGR 18.20%로 2033 년까지 미화 3,775.85 백만 달러의 시장 평가에 도달 할 것으로 예상됩니다.

의료 데이터 수익 창출 솔루션은 고급 디지털 플랫폼과 의료 기관과 기술 회사 간의 협업 증가에 의해 전 세계적으로 역동적 인 확장을 경험하고 있습니다. 2024 년 Mayo Clinic은 InsightFlow, CloudMetrics 및 PrecisionXchange로 알려진 3 가지 독점 데이터 파이프 라인을 통합하여 익명화 된 환자 기록을 특수 임상 연구 이니셔티브에 활용했습니다. 한편, 클리블랜드 클리닉은 특수 유전체학에 중점을 둔 생명 공학 인큐베이터와 함께 7 개의 국경 간 데이터 공유 프로젝트를 기록했습니다. Stanford Medicine은 임상 시험 최적화를 위해 AI 기반 분석을 사용하여 최소 9 개의 파일럿 프로그램을 공개했습니다. Bumrungrad International Hospital은 아시아 전역에서 원격 건강 확장을 향상시키기 위해 2 개의 계층 데이터 프로토콜을 도입했습니다. Meditech Innovations를 포함한 몇몇 공급 업체는 지역 의료 시스템 간의 데이터 교환의 차이를 브리징하는 것을 목표로 3 개의 고급 상호 운용성 툴킷을보고했습니다. 업계 분석가들은 이러한 발전을 시장 성숙의 중요한 의미로 강조합니다.

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장의 새로운 추세는 제약 발전소와의 직접 파트너십이 급증하는 것입니다. 2024 년에 한 글로벌 Pharma Giant는 고급 AI 스타트 업과의 의료 이미징 출력의 실시간 공유에 중점을 둔 내부 데이터 상용화 부서를 시작했습니다. Databiosim과 같은 일부 통합자는 특수 실시간 대시 보드를 통해 만성 질환 관리 데이터를위한 8 개의 맞춤형 수익 창출 모델을 배포했습니다. 유럽에서 Karolinska University Hospital은 4 개의 데이터 분석 허브가 정박 한 전용 디지털 수익 구조를 공개하여 집계 된 환자 정보로부터 빠른 통찰력을 추구하는 연구 기관과의 더 깊은 참여를 장려합니다. 기계 학습 알고리즘을 포함한 고급 예측 도구는 새로운 비즈니스 모델을 형성하고 있습니다. 각 이니셔티브는 야심적이지만 데이터 무결성 및 준수를 유지하기 위해 엄격한 거버넌스가 필요합니다.

고객 중심 치료가 전 세계적으로 우선 순위가되면서 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 특수한 데이터 수익 창출 솔루션이 개인화 된 치료 경로로 점점 더 피부를 뿌리고 있습니다. 2024 년 Johns Hopkins University는 실시간 연구 협업을 강화하는 하나의 블록 체인 기반 환자 레지스트리에 대한 라이센스 계약을 이행했습니다. 일본의 주요 원격 의료 컨소시엄은 민감한 임상 데이터를 보호하기 위해 6 개의 보안 계층을 채택하면서 원격 진단에 대한 즉각적인 분석을 가능하게했습니다. 이러한 신중하게 조정 된 단계는 Advanced Technologies가 환자의 기밀을 희생하지 않고 수익 창출 프레임 워크를 어떻게 재구성 할 수 있는지 보여줍니다. 앞으로 시장 참가자들은 강력한 데이터 교환 인프라에 많은 투자를하여 전통적인 경계를 초월하는 동맹을 형성 할 것입니다. 그 결과 시너지 효과는 일관된 진보를 제안하며, 정교한 데이터 모델이 빠른 속도로 나타나고 있습니다. 

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시장 역학 

드라이버 : 의료 데이터 수익 창출 채널에서 강력한 협업을 육성하는 산업 교차 산업 디지털 프레임 워크의 수렴

오늘날의 상호 연결된 환경에서, 전세계 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 강력한 협업을 촉진하는 산업 간 산업 디지털 프레임 워크의 수렴은 강력한 운전자로 등장합니다. 병원, 연구소 및 기술 대기업은 다각적 인 동맹을 탐색하고 있습니다. 2024 년, 주요 소비자 전자 회사는 웨어러블 유래 심혈관 데이터를 고급 진단 프로토 타입에 통합하기 위해 텍사스 대학교 건강 과학 센터와 제휴했습니다. 동시에, 유전체학 중심의 기업은 실시간 유전자 기반 분석을 촉진하기 위해 주요 EHR 솔루션과 5 가지 대상 통합을 확인했습니다. Oracle Health는 3 개의 별도 병원 데이터베이스에서 익명의 환자 지표를 통합하여 AI 유도 만성 질환 관리를위한 데이터 획득을 간소화하는 파일럿을 도입했습니다. 특수 원격 건강 스타트 업은 지속적인 포도당 모니터링 응용 프로그램을 개선하기 위해 2 개의 제약 제조업체와 함께 수익 분배 컨소시엄을 형성했습니다. 한편, 글로벌 클라우드 제공 업체는 4 개의 학업 실험실에서 특수 데이터 브리징 서비스를 테스트하여 표준화를위한 토대를 마련했습니다.

Healthcare Data Monetization Solutions 시장 의이 동인은 광범위한 상호 운용성의 필요성을 강조하여 수익 창출을위한 새로운 길을 연료로 제공합니다. Columbia University Medical Center는 신경학에서 8 개의 바이오 마커 카테고리를 추적하는 새로 설립 된 프레임 워크를보고하여 업계 파트너를위한 데이터 공유 인터페이스에 완벽하게 매핑되었습니다. 이러한 직접적인 시너지 효과는 이해 관계자 협력이 더 빠른 발견주기와 간소화 된 데이터 수익 창출 전략을 촉진함에 따라 파편화를 줄이고 일관된 건강 결과를 키 웁니다. 실무자들은 진단, 디지털 건강 및 AI 전반에 걸쳐 전문 지식을 병합함으로써 의학적 결과를 임상 환경과 상업용 벤처에 모두 혜택을주는 실행 가능한 분석으로 개선 할 수 있습니다. 궁극적으로,이 수렴은 균형 잡힌 성장을 지원하며, 여기서 데이터 소유자는 과학적 완전성을 희생하지 않고 수익성있는 협력 기회를 활용합니다. 2024 년이 진행됨에 따라 더 많은 기관이 오픈 소스 프레임 워크, 표준 API 및 다국적 파트너십을 옹호 할 것으로 예상되어 차세대 의료 데이터 수익 창출을 형성하는 데있어 운전자의 중추적 인 역할을 강화할 것으로 예상됩니다.

트렌드 : 신흥 건강 관리 데이터 생태계 내에서 실시간 통찰력을 활용하는 전문 분석 플랫폼 채택 가속화

신흥 건강 관리 데이터 생태계 내에서 실시간 통찰력을 활용하는 전문 분석 플랫폼의 채택은 환자 관리 경로에 걸쳐 혁신을 촉진했습니다. 유럽 ​​의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 Roche Diagnostics는 정밀 의학 컨설팅과 협력하여 최소 3 개의 고급 임상 사이트에 대한 실시간 병리학 대시 보드를 개발했습니다. Mayo Clinic의 디지털 혁신 센터는 두 개의 별도의 중환자 와드에서 매일 ICU 생물 서명 판독 값을 통합하는 통합 분석 모듈을 배치했습니다. 태국 기반 의료 분석 회사는 심장 단위에 사용되는 4 개의 즉각적인 응답 경보 시스템에 대한 라이센스 프로그램을 설립했습니다. 동시에, 다국적 원격 건강 공급자는 5 분 안에 여러 지역의 익명 환자 데이터를 종합하는 AI 중심의 어 그리 게이터를 사용했습니다. 이 플랫폼을 통해 연구원들은 새로운 가설을 신속하게 반복하여 개념에서 임상 적 검증으로의 여정을 신속하게 처리 할 수 ​​있습니다. 결과적으로, 실시간 분석은 잠재적 위험과 솔루션을 즉시 강조하여 치료 전달 모델을 재구성하고 있습니다.

실시간 통찰력에 대한 긴급한 요구는 개인화 된 치료에 대한 요구가 높아짐에 따라 확대됩니다. 2024 년 Medtronic은 Emory University와 제휴하여 데이터 수익 창출 전망을 더욱 향상시키기 위해 수술 결과에 대한 라이브 메트릭을 제공하는 센서 기반 인터페이스를 만들었습니다. 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 이러한 발전을 강화하기 위해 Epic Systems는 동시 환자 흐름 분석을 위해 5 개의 지역 시설을 연결하는 병원 간 분석 파일럿을 시작하여 다중 사이트 데이터 시너지에 이정표를 표시했습니다. 집계 된 지능에 대한 신속한 접근을 통해 의료 전문가는 복잡한 트렌드를 식별하고 치료 전략을 개선하며 대상 프로그램을 개발할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 이러한 분석 플랫폼은 투명성을 치료 프로세스로 ingence로하여 잠재적 수익원을 잠금 해제하면서 환자 데이터가 유지되도록 보장하는 것입니다. 의료 조직이 지속적인 데이터 중심 개선에 끌리면서 실시간 적응 능력은 이러한 변형 추세의 정의 기능으로 나타납니다.

과제 : 수익성있는 데이터 수익 창출 비즈니스 모델과 치료 혁신의 균형을 맞추기위한 투명한 이해 관계자 참여 보장

수익성있는 데이터 수익 창출 비즈니스 모델과 치료 혁신의 균형을 맞추기 위해 투명한 이해 관계자 참여를 보장하는 것은 Healthcare Data Monetization Solutions 시장에서 강력한 도전으로 등장했습니다. 의료 기관이 수익 추구를 넓히면서 환자 복지와 상업적 목표 사이의 오정렬의 위험이 분명해집니다. 2024 년 매사추세츠 종합 병원의 중요한 윤리위원회는 연구 참가자 동의에 대한 우려를 조사하기 위해 하나의 데이터 라이센스 계약을 일시적으로 보유했습니다. 저명한 AI 회사는 두 가지 인구 통계 범주에서 얻은 알고리즘에서 잠재적 인 편견을 발견하여 수익 창출 접근 방식의 재평가를 촉구했습니다. 보스턴 기반 종양학 신생 기업과 같은 제약 개발자는 애그리 게이터의 보안 프로토콜에서 불일치를 발견 한 후 타사 골재와 임상 데이터 공유를 중단했습니다. 한편, 웨어러블 장치 제조업체는 신뢰 구축의 섬세한 특성을 반영하여 명시적인 참가자 옵트 인없이 수익 창출 된 분석 기능을 도입했을 때 사용자가 불만을보고했습니다.

이 도전은 관련된 모든 당사자와의 강력한 감독과 열린 대화의 중요성을 강조합니다. 공동위원회는 기관이 투명한 공개의 중요성을 강조하여 모든 데이터 상업 계약에 대한 기밀 유지 조치를 자세히 설명 해야하는 지침을 시작했습니다. Stanford Health Care는 장기적인 환자 혜택과의 연계에 대한 5 가지 수익 창출 제안을 평가 한 임상의, 데이터 과학자 및 환자 옹호자들과 함께 학제 간 패널을 소집했습니다. 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장의 고유 한 긴장은 과학적 신뢰성과 윤리적 규정 준수를 유지하면서 수익성있는 데이터 중심 벤처를 달성하는 데 있습니다. 더 많은 건강 시스템이 고급 분석을 구현함에 따라, 책임있는 상업화와의 최첨단 혁신에 대한 탐구의 균형을 맞추는 것은 전략적 의무가됩니다. 이해 당사자는 자산으로서 데이터를 활용하려는 의도는 진정한 환자 중심의 가치와 비즈니스 명령을 조정해야하므로 소비자 신뢰 나 의료적 무결성의 측면이 손상되지 않도록합니다.

부분 분석 

기술별

인공 지능 및 기계 학습 기술은 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장의 30% 이상을 실시간으로 처리 할 수없는 능력으로 인해 지배적입니다. 의료 기관은 임상 워크 플로를 간소화하고 자원 낭비를 줄이는 AI 중심 진단, 지능형 심사 도구 및 정밀 치료 권장 사항을 활용합니다. 5,000 개가 넘는 전문 AI 건강 관리 응용 프로그램이 현재 적극적으로 사용되고 있으며,이 기술의 병원, 연구 센터 및 외래 환자 시설에 걸쳐 기술의 실제 영향을 확대하고 있습니다. 임상의는 기계 학습 알고리즘을 통해 매월 1,500 만 개의 의료 이미지가 처리되는 복잡한 이미지 분석을 가속화하는 데 특히 유용하다고 생각합니다. 또한 AI 기반 모니터링은 수동 차트 요구 사항을 연간 1 천만 시간으로 줄여서 서류 대신 환자에게 집중할 수 있도록 수동 차트 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 게놈 데이터에서 전자 건강 기록에 이르기까지 다양한 입력을 통합하는이 기능은 강력한 AI 채택을 연료로하는 주요 차별화 요소를 구성합니다.

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 AI의 지배력은 원시 건강 관리 데이터를 최소한의 인간 감독으로 실행 가능한 통찰력으로 전환 할 수있는 능력에 의해 주도됩니다. 조직은 예측 분석에 대한 이러한 통찰력을 활용하여 위험에 처한 환자를 식별하고 기존의 방법보다 일찍 질병 진행을 예상합니다. 최근 2,200 개가 넘는 성공적인 AI 기반 의료 계약이 체결되어 벤처 캐피탈의 꾸준한 유입과 강력한 연구 자금이 신호를 보냈습니다. 주요 소비자는 운영 효율성을 최적화하려는 대형 병원 체인, 보험 회사 정제 자동 인수 모델 및 알고리즘 시뮬레이션을 사용하여 약물 발견을 가속화하는 제약 회사가 포함됩니다. 이 기술 제공 업체는 AI 생태계가 설립 된 기술 거인부터 로봇 보조 수술과 같은 틈새 솔루션을 제공하는 전문 스타트 업에 이르기까지 다양합니다. 전 세계 9,000 명 이상의 외과 의사와 의료 제공자가 이미 AI 구동 임상 의사 결정 지원 도구를 사용하도록 훈련을 받았으며,이 기술이 일상적인 의료 실무에 얼마나 깊이 뿌리 박혀 있는지 강조했습니다. AI의 발전은 데이터 중심 의료 효율성의 중추로 남아 있는지 확인합니다.

데이터 유형별 

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 28% 이상의 시장 점유율을 보유한 임상 데이터는 환자 치료에 직접적인 영향으로 인해 가장 두드러진 데이터 유형이되었습니다. 병원, 클리닉 및 연구 기관은 전자 건강 기록 및 세부 사례 이력에 의존하여 진단 정확도, 치료 계획 및 환자 모니터링에 대한 의미있는 통찰력을 얻습니다. 매년 약 25 억 개의 임상 음표가 전 세계적으로 생성되어 고급 분석을위한 방대한 정보를 제공합니다. 또한, 전 세계적으로 12,000 개가 넘는 의료 연구 프로젝트가 추출 된 임상 데이터 세트를 활용하여 가설을 검증하고 치료 기술의 혁신을 주도합니다. 제약 개발자들은 지속적인 검토를 통해 5,500 개가 넘는 새로운 화합물을 사용하여 약물 안전을 테스트하기 위해 익명화 된 임상 메트릭을 점점 더 많이 사용합니다. 실제 환자 상황에 중점을 두어이 데이터 유형은 증거 기반 실습, 품질 보증 및 부작용의 신속한 탐지에 필수 불가결하게됩니다.

임상 데이터의 높은 관련성은 환자 결과와 직접적인 상관 관계와 인구 통계 학적 세부 사항, 실험실 결과, 이미징 보고서 및 의사 평가에 걸친 정보의 다양성에서 비롯됩니다. Global Healthcare Data Monetization Solutions 시장의 공급자는 약 1 억 개의 외래 환자 방문의 추세를 분석 할 때 치료 경로를 개선 할 수 있으며, 어떤 중재가 최상의 결과 또는 최소한의 합병증을 생성하는지 결정합니다. 인구 건강 관리의 데이터 중심 이니셔티브도 번성합니다. 보험사가 강력한 임상 데이터를 분석하여 보험 적용 범위를 조정하고 비용 효율적인 서비스를 최적화함에 따라 번성합니다. 또한 웨어러블 장치 통합은 혈압 모니터, 포도당 추적기 및 심박수 센서로부터 매일 5 천만 개가 넘는 측정으로 EHR 시스템을 극적으로 증가 시켰습니다. 임상 데이터는 실시간 알림, 차세대 AI 챗봇 및 개인화 된 디지털 치료제를 통해 원격 건강 플랫폼을 향상시키려는 기술 회사에 특히 매력적입니다. 결과적으로, 그것은 건강 관리의 디지털화의 중추이며 생명을 구하는 결정을 안내하고 자원 할당을 간소화하는 정확하고시기 적절한 통찰력의 주요 소스로 남아 있습니다. 현재 추정치는 글로벌 의료 네트워크에서 14,000 개의 임상 데이터 협업을 나타냅니다.

애플리케이션 별 

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장의 30% 이상을 보유한 예측 분석 및 질병 관리는 만성 조건을 제어하고 인구 건강을 개선하기위한 사전 전략을 제공하기 때문에 가장 널리 퍼진 응용 프로그램으로 등장했습니다. 병원과 지불 인은 복잡한 알고리즘을 활용하여 환자 이력, 임상 시험 결과 및 라이프 스타일 데이터의 패턴을 식별하여 잠재적 합병증의 조기 경고 징후를 감지합니다. 거의 9 천만 명의 원격 환자 모니터링 장치가 예측 위험 모델로 공급되어 치료 팀이 비상 사태가 발생하기 전에 개입 할 수 있습니다. 또한 약 20,000 개의 질병 관리 프로그램이 실시간 분석을 통합하여 당뇨병, 심장병 및 호흡기 장애가있는 환자의 치료 경로를 개인화합니다. 임상의는 약 22 억 명의 실험실 기록에서 위험 요소를 식별하여 의료 계획을 조정하여 중재가 가장 시급한 건강 문제를 목표로합니다. 기술 회사는 추가 운동량을 추가하여 매일 백만 개가 넘는 컴퓨터 경고를 생성하는 특수 대시 보드를 제공하여 제공자에게 고위험 사례를 우선시하도록 안내합니다.

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 예측 분석 및 질병 관리의 근본적인 매력은 반응성 의료를 사전 및 비용 효율적인 모델로 전환하는 능력에 있습니다. 지불 인은 청구, 약물 준수 및 동반 질환 패턴에 대한 실시간 분석을 사용할 때 병원 재 입원에서 상당한 감소를 관찰합니다. 10 만 명 이상의 간호사 주도 원격 건강 상담은 예측 통찰력으로 뒷받침되므로 환자 상태 변경에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 제약 회사는 또한 이러한 응용 프로그램을 활용하여 약 3 천 8 백만 개의 실제 증거 데이터 포인트를 분석하여 임상 시험 프로토콜을 개선하고 부작용을 예상합니다. 이러한 강력한 데이터 사용량은 지속적인 피드백 루프를 조성하여 개선 된 결과는 정제 된 분석 모델로 유입됩니다. 결과적으로 많은 의료 기관은 전자 건강 기록 시스템의 질병 관리 솔루션을 통합하여 고급 분석이 심사 결정에서 장기 웰빙 프로그램에 이르기까지 모든 것을 알리도록합니다. 엄청난 양의 환자 정보를 간소화 된 통찰력으로 합성함으로써 예측 분석 및 질병 관리는 인구 수준의 개입의 초석이되어 제공자가 전 세계적으로 복잡한 의학적 상태를 감지, 치료 및 예방하는 방법에 혁명을 일으켰습니다. 45,000 개의 고급 분석 전문가가 주요 의료 시스템에서 고용되어 질병 관리 알고리즘을 개선합니다. 이것은 실시간 예측 점수의 새로운 사용에 중점을 둔 약 1,800 개의 파일럿 프로그램과 함께 산업 간 협업 환경을 조성합니다.

유형별 

현재 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장의 60% 이상을 캡처하는 직접 데이터 수익 창출은 즉각적인 수익원을 창출 할 수있는 능력으로 인해 최전선에 서 있습니다. 데이터 중개 서비스, 라이센스 분석 플랫폼 및 환자 기록 거래소와 같은 솔루션은 제공 업체가 지불 인, 연구 회사 및 기술 회사에 선별 된 임상 통찰력을 직접 판매 할 수 있도록 권한을 부여합니다. 현재 7 억 개가 넘는 의료 거래가 현재 주요 병원 네트워크에서 매일 생성되어 상당한 양의 상용 데이터 제품을 연료로 공급합니다. 이 직접적인 접근 방식은 또한 4,000 개가 넘는 의료 기관이 적극적으로 타사 혁신가와 적극적으로 협력하여 소중한 정보를 구매하고 판매하는 기술 중심의 파트너십을 활용합니다. 많은 데이터 브로커는 보안 인프라에 매월 120 만 달러 이상을 투자하여 이해 관계자가 정보 보안을 처리하는 심각성을 강조합니다. 또한 약물 개발을 위해 제약 회사가 매년 약 2,500 만 개의 익명화 된 환자 기록을 활용하여 직접 데이터 판매에 대한 광범위한 신뢰를 보여줍니다.

직접 데이터 수익 창출을 주도하는 주요 솔루션은 가입 기반 분석 대시 보드, 보험 인수를위한 맞춤형 데이터 피드 및 환자 의사 일치 알고리즘을 중심으로 진행됩니다. 의료 데이터 수익 창출 솔루션의 이러한 솔루션은 시장 혜택을받는 최종 사용자,보다 정확한 위험 계층화를 원하는 지불 인, 임상 시험 참가자 선택을 개선하려는 생명 공학 회사 및 실시간 건강 통찰력을 목표로하는 연구 기관에 혜택을줍니다. 예를 들어, 연구 엔터티는 직접 데이터 세트를 통해 매 분기마다 약 3 백만 명의 환자 데이터 포인트를 처리하여 정밀 의학 프로젝트를 발전시킵니다. 최종 사용자는 단순화 된 계약 구조, 투명한 데이터 출처 및 맞춤형 솔루션을 협상하는 기능으로 인해 직접 수익 창출 모델을 선호합니다. 응용 프로그램은 주로 개인화 된 치료 설계, 위험 평가 모델링 및 고급 건강 분석에 걸쳐 효과적인 비용 절감과 환자 결과가 크게 향상되었습니다. 실제 임상 사건에 의해 형성된 즉각적이고 타겟팅 된 데이터 세트를 제공함으로써 직접 데이터 수익 창출은 리더십 역할을 수행하여 의료 데이터 생태계의 혁신과 상업적 성장의 핵심 동인으로 남아 있습니다.

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지역분석 

의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장에서 북아메리카의 리더십은 현재 전 세계 시장 수익의 40% 이상을 초과하는이 지역의 강력한 기술 인프라와 강력한 규제 보호 장치에서 비롯됩니다. 총 소비자 기반은 약 41 억 개의 연간 청구를 발생시키는 Medicaid 및 Medicare 수령인을 포함하여 3 억 6 천만 명의 의료 수혜자를 능가합니다. 2,400 개가 넘는 전문 의료 데이터 분석 회사를 보유한 북미는 차세대 EHR 통합 및 고급 데이터 교환을 주도하는 번성하는 생태계를 조성합니다. 다양한 외래 환자 시설에서 매일 1,900 만 건 이상의 전자 처방이 처리되어 간소화 된 치료 경로를 보여줍니다. 또한이 지역에는 1,700 개의 병원 네트워크가있어 사이버 보안 향상에 22 억 달러에 가까운 22 억 달러에 이르렀습니다. 매달 약 150 만 개의 익명의 환자 기록이 중앙 집중식 데이터 시장을 통해 교환되어 생명 공학 혁신가와의 협력을 불러 일으 킵니다. 대규모 소비자 참여, 최첨단 공급 업체 솔루션 및 통합 데이터 보안 프로토콜의 이러한 합류는 의료 데이터 수익 창출 노력에서 북아메리카의 타의 추종을 불허합니다.

북아메리카 내에서 미국만으로도 1,800 개가 넘는 데이터 통합 ​​공급 업체의 존재로 지원되는 지역 의료 데이터 수익 창출 솔루션 시장 매출의 70% 이상을 통제합니다. Epic, Cerner, McKesson, Optum 및 Iqvia와 같은 주요 제공 업체는 520 만 개의 상호 연결된 장치가 매일 임상 데이터를 전송하는 환경을 육성합니다. 2025 년까지 미국 병원의 약 11,000 개의 최첨단 AI 솔루션은 진단 워크 플로에서 인구 건강 모델링에 이르기까지 모든 것을 간소화 할 것입니다. 이 나라는 강력한 혁신 파이프 라인을 반영하여 매년 3,700 개의 건강 기술 특허 출원을 자랑합니다. 또한 학계와 민간 회사 간의 2,200 개의 지속적인 협업 연구 협정은 전문 데이터 분석을 가속화하여 고급 질병 모델링을 주도합니다. 동시에, 최소 2,600 만 명 이상의 환자 기록이 보험 인수 및 클레임 최적화를 위해 보험사들 사이에서 매달 교환됩니다. 4,200 개의 외래 환자 시설의 광범위한 네트워크는 실시간 데이터 캡처를 지원하여 예측 분석 및 원격 의료를 통해 환자 결과를 향상시킵니다. 이 요인들은 함께 북미 지배의 린치 핀으로서 미국의 지위를 강화합니다.

의료 데이터 수익 창출 솔루션의 최고 플레이어

• 오라클 주식회사
• 마이크로소프트사
• Google
• Salesforce, Inc.
• SAS Institute Inc.
• SAP SE
• TIBCO Software Inc.
• Sisense Inc.
• McKesson Corporation
• 지멘스 AG
• 액센츄어 PLC
• GE헬스케어
• 인포시스 리미티드
• 세너 코퍼레이션
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요:

유형별

• 직접 데이터 수익 창출
  • 소프트웨어
  • 서비스
• 간접 데이터 수익 창출
  • 소프트웨어
  • 서비스

배포별

• 온프레미스
• 구름

기술별

• 인공 지능 및 기계 학습
• 블록 체인
• 빅데이터 분석
• 클라우드 컴퓨팅
• 사물인터넷(IoT)

데이터 유형별

• 임상 데이터
• 클레임 데이터
• EHR 데이터
• 게놈 데이터
• 환자 생성 데이터
• 기타

시설 규모별

• 중소 시설
• 대규모 시설

애플리케이션 별

• 예측 분석 및 질병 관리
• 인구 건강 관리
• 수익주기 관리
• 정밀 약
• 기타

최종 사용자별

• 의료 서비스 제공자
• 지불 자 및 보험 제공자
• 생명 과학 회사
• 제약 및 생명 공학 회사
• 기타

지역별 

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 서유럽의 나머지 지역
  • 동유럽
    • 폴란드
    • 러시아 제국
    • 나머지 동유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주 및 뉴질랜드
  • 대한민국
  • 아시아 태평양 지역
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카
  • UAE
  • MEA의 나머지 부분
• 남아메리카
  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 남아메리카의 나머지 지역