Tendances du marché de Analyse des soins de santé en Europe Industrie
L'analyse des données cliniques connaîtra une croissance significative au cours de la période de prévision
- Un nombre croissant d'instituts et d'entreprises de soins de santé cherchent à adopter l'analyse clinique dans le cadre de leurs opérations pour offrir des soins préventifs en surveillant efficacement les données des patients et en accordant une attention individuelle à l'augmentation de l'efficacité et de l'efficience de leurs services.
- L'analyse des données cliniques est assurée de devenir un outil essentiel qui utilise les données médicales en temps réel provenant de la cybersanté pour générer des informations, prendre des décisions, prédire les résultats et réduire les coûts en permettant des interventions précoces en cas de complications cliniques potentielles. L'analyse des données cliniques aide les prestataires de soins de santé à analyser leurs données et à initier une transition des remboursements à l'acte vers des achats basés sur la valeur, des organisations de soins responsables et une conception d'assurance basée sur la valeur (VBID).
- Les hôpitaux italiens ont pour la plupart leurs plateformes informatisées de saisie des ordonnances des médecins (CPOE), de dossiers médicaux électroniques (DME) et de suivi et de traçabilité d'identification par radiofréquence (RFID) pleinement opérationnelles dans le pays. Les systèmes d'information hospitaliers et les DME de la région Lombardie font partie des investissements fournis par le gouvernement italien.
- L'adoption croissante des dossiers numériques des patients en tant que dossiers médicaux électroniques dans la région connaît un essor qui aide les organisations à offrir de meilleurs soins et à analyser les diverses conditions des patients. Ainsi, les données des patients souffrant dhypertension, de maladies cardiovasculaires et dautres maladies chroniques peuvent être mieux analysées.
- L'analyse des données cliniques fait actuellement partie de la réponse au COVID-19, dans le cadre de laquelle les organismes de santé et le gouvernement utilisent les données des patients pour faire face et mieux gérer les crises. Par exemple, le gouvernement britannique a utilisé les données des patients pour analyser la situation en transmettant ces données aux algorithmes dapprentissage automatique et dIA afin de renforcer les bases de données gouvernementales et daider les ministres et les fonctionnaires à lutter contre la pandémie.
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Coût réduit des soins et prévision des services durgence possibles
- Lutilisation du Big Data dans le domaine de la santé réduit les dépenses globales tout en aidant les chercheurs à analyser les données sur la santé de la population et en réduisant le risque dépidémies lors du traitement des maladies. Quelques exemples de ce type de données énormes sont les dossiers médicaux, les données provenant d'appareils de tests médicaux, les dossiers hospitaliers, les informations sur les ordonnances, les antécédents médicaux de la famille, les informations d'identification personnelle et les informations d'assurance.
- Les médecins et autres professionnels de la santé utilisent lanalyse des mégadonnées pour décider efficacement des traitements et des services. Ainsi, il aide les médecins à détecter précocement les maladies et les affections, lorsqu'elles peuvent être traitées à moindre coût. Lutilisation de lanalyse des soins de santé devrait augmenter en raison des facteurs mentionnés ci-dessus.
- La réadmission à lhôpital coûte cher. Selon HealthcareDive, Medicare dépense plus de 26 milliards de dollars par an en réadmissions. Le programme de réduction des réadmissions hospitalières de Medicare, qui ajoute des incitations financières pour lutter contre la réadmission, soumet également les hôpitaux à de lourdes amendes. L'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé peut identifier les patients dont les caractéristiques indiquent une forte probabilité de réadmission afin que les médecins puissent consacrer plus de temps aux suivis et adapter les procédures de sortie pour éviter une guérison rapide.
- Grâce à l'analyse prédictive, les organismes de santé peuvent identifier les patients à risque de contracter des maladies chroniques et leur prodiguer des soins préventifs avant que la maladie ne s'aggrave. Grâce à l'analyse, les patients reçoivent des scores en fonction de leurs données démographiques, de leur état de santé, de leur âge et de leurs modèles de soins antérieurs. Diabetes Care a réalisé une étude qui a montré comment des modèles d'analyse prédictive pour les soins de santé pouvaient estimer l'espérance de vie d'une personne âgée atteinte de diabète entre cinq et dix ans, ce qui permettait aux médecins d'élaborer des plans de traitement personnalisés.
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