Marktgröße von Globales Schadenmanagement im Gesundheitswesen Industrie
Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
Marktgröße (2024) | USD 23,84 Milliarden |
Marktgröße (2029) | USD 50,70 Milliarden |
CAGR(2024 - 2029) | 16.29 % |
Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
Größter Markt | Nordamerika |
Marktkonzentration | Hoch |
Hauptakteure*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für das Schadenmanagement im Gesundheitswesen
Die Größe des globalen Marktes für Schadenmanagement im Gesundheitswesen wird im Jahr 2024 auf 23,84 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 50,70 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 16,29 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht
Es wird erwartet, dass die COVID-19-Pandemie erhebliche Auswirkungen auf das Marktwachstum haben wird. Aufgrund der großen Zahl von Menschen, die sich infizieren und dann in Krankenhäuser eingeliefert werden, besteht seit Beginn der Pandemie ein enormer Druck auf Entwickler und Anbieter von Schadensmanagement-Software. Aufgrund der COVID-19-Pandemie sind auch die Ablehnungen von Ansprüchen sprunghaft angestiegen. Laut einer von Harmony Healthcare zwischen Ende April und Mitte Mai 2021 durchgeführten Umfrage gab beispielsweise fast ein Drittel der Befragten an, dass in ihrem Krankenhaus die durchschnittliche Ablehnungsrate über der Gefährdungszone für Ablehnungen von 10 % liege. Unternehmen auf der ganzen Welt und insbesondere in den Ländern, die am stärksten von COVID-19 betroffen sind, verzeichnen einen massiven Anstieg der Schadensfälle. Beispielsweise gab der General Insurance Council of India mit Stand Februar 2021 an, dass allgemeine und eigenständige Krankenversicherer 908.849 Covid-bezogene Schadensfälle in Höhe von 13.752,41 crore INR erhalten hatten. Es wird erwartet, dass die Bearbeitung einer so großen Anzahl von Schadensfällen durch Unternehmen das Marktwachstum ankurbeln wird
Zu den Hauptfaktoren für das Wachstum des Marktes für das Schadenmanagement im Gesundheitswesen gehören die staatlichen Initiativen zur Unterstützung des Krankenversicherungsmarktes, die zunehmende Bedeutung des Ablehnungsmanagements und die wachsende alternde Bevölkerung mit chronischen Krankheiten
Die Ablehnung von Ansprüchen durch Versicherer kommt häufig vor und ist für viele Gesundheitsdienstleister eine Hauptursache für Einnahmeverluste. Unzusammenhängende Systeme, Prozesse und Arbeitsabläufe innerhalb von Gesundheitsdienstleistern sowie inkompatible IT-Systeme führen häufig zu verspäteten Ablehnungsanträgen und höheren Inkassokosten. Am wichtigsten ist, dass Unternehmen nicht über die richtigen Berichts- und Diagnosetools verfügen, um die Ablehnungsdaten zu überprüfen. Diese Tools sind der erste Schritt im Denial Resolution Management. Auch wenn die Gesundheitssysteme daran arbeiten, die Grundursache für Ablehnungen zu ermitteln, erweisen sich traditionelle Analysen, die von vielen Organisationen eingesetzt werden, als Hindernis. Unternehmen investieren viel Zeit, Geld und Ressourcen allein in die manuelle Überprüfung von Trends, die Analyse von Ablehnungen und die anschließende Korrektur. Infolgedessen kommt es weiterhin zu bestimmten Arten von Leugnungen, was sich negativ auf die Bilanz des Gesundheitswesens auswirkt. Dies ist einer der Hauptgründe dafür, dass zur Lösung dieser Probleme eine stärkere Nachfrage nach einem Claim-Management im Gesundheitswesen besteht. Der Sektor kann Datenanalysen, robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um Ablehnungsherausforderungen zu überwinden. Durch die automatisierte Erkennung und Analyse von Mustern kann KI Versicherungsunternehmen dabei helfen, Probleme von Anfang an anzugehen, Ablehnungen vorzubringen, bei denen die Chance auf Annahme gering ist, und Agenten bei der Abwicklung von Ansprüchen anzuleiten, bei denen die Chance auf Genehmigung höher ist. Es wird erwartet, dass diese Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz und anderer automatisierter Prozesse das Wachstum des Marktes ankurbeln werden