La taille du marché de la stratification des risques pour le patient devrait atteindre 11,44 milliards de dollars É.-U. d'ici 2030, contre 1,56 milliard en 2023, avec un TCAC de 22,2 % pendant la période de prévision.

La stratification des risques pour les patients est le processus d'identification et de regroupement des patients en fonction de leur risque de développer certains résultats tels que la réadmission à l'hôpital ou les complications de maladies chroniques. Il permet aux fournisseurs de cibler les interventions auprès des patients qui bénéficieront le plus des logiciels et des services de satisfaction du risque des patients. Les principaux avantages de la stratification des risques pour les patients sont l'amélioration des résultats des patients, la réduction des coûts des soins de santé et une meilleure gestion de la santé de la population.

La croissance du marché s'explique par l'augmentation de la population gériatrique, l'augmentation de la prévalence des maladies chroniques, la nécessité de réduire les coûts des soins de santé et les progrès technologiques. Le marché de la stratification des risques pour les patients est segmenté en fonction de la composante, du modèle de prestation, du type, de l'application, de l'utilisateur final et de la région. Par composante, le marché est segmenté en logiciels et services. Le segment logiciel représente la part la plus importante en raison de l'adoption croissante de solutions d'analyse prédictive et d'intégration de données pour la stratification des risques.

Stratification des risques pour les patients Conducteurs du marché

• Prévalence croissante des maladies chroniques : La prévalence croissante de maladies chroniques telles que le diabète, les maladies cardiovasculaires, les maladies respiratoires chroniques et le cancer est un facteur important de la croissance du marché de la stratification des risques des patients. Les maladies chroniques sont des conditions de santé durables qui nécessitent une surveillance continue de la santé et une gestion des soins. La stratification des risques permet d'identifier les patients à risque élevé de développer des complications liées à des maladies chroniques et de cibler les interventions préventives en conséquence. Par exemple, l'analyse prédictive permet d'identifier les patients diabétiques à haut risque de réadmission à l'hôpital afin qu'ils puissent être inscrits à des programmes de gestion des soins afin d'éviter les effets indésirables. Le fardeau croissant des maladies chroniques rend nécessaire une stratification avancée des risques pour optimiser la gestion des maladies.
• Nécessité de réduire les coûts des soins de santé : Avec l'augmentation des coûts des soins de santé, les payeurs et les fournisseurs cherchent des moyens novateurs d'améliorer les résultats tout en réduisant les coûts. La stratification des risques pour les patients permet d'identifier les patients à coût élevé et d'aligner la prestation des soins sur leurs besoins. Par exemple, des modèles de risque simultanés peuvent identifier les patients susceptibles d'encourir des coûts élevés afin que les équipes de soins puissent prévenir les événements indésirables entraînant une utilisation et des dépenses inutiles. La stratification des risques permet d'établir des modèles de santé de la population fondés sur des valeurs visant à réduire les coûts évitables des soins de santé. Selon les estimations, la mise en œuvre réussie de la stratification des risques peut entraîner des économies allant de 100 à 1 000 dollars par membre et par mois pour les populations à risque.
• Initiatives gouvernementales favorables : Les politiques et initiatives gouvernementales visant à promouvoir les soins préventifs, le remboursement fondé sur la valeur et la gestion de la santé de la population contribuent à l'adoption de solutions de stratification des risques pour les patients. Par exemple, le Programme d'épargne partagée Medicare de la SMC encourage les organismes de soins responsables à utiliser la stratification des risques pour fournir des soins efficaces et coordonnés. De plus, les programmes d'ajustement au risque exigent des payeurs qu'ils stratifient précisément les participants pour les paiements capitulés. De tels programmes créent un environnement propice à la croissance du marché de la stratification des risques.
• Progrès dans les domaines de l'analyse, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : Des progrès continus dans les techniques d'analyse prédictive, d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de big data améliorent les capacités des solutions modernes de stratification des risques. Le traitement du langage naturel et l'apprentissage sans supervision peuvent extraire des informations de notes cliniques non structurées et identifier des modèles inconnus prédictifs des conditions de risque. Les modèles basés sur l'IA peuvent continuellement s'apprendre et améliorer leur précision prédictive. L'accès à des données globales du monde réel permet des algorithmes de stratification des risques plus granulaires et précis. De telles améliorations technologiques devraient accroître sensiblement l'adoption de la stratification des risques à l'avenir.

Stratification des risques pour les patients Possibilités de marché

• Tirer parti des données factuelles et des données massives : Les données du monde réel provenant des milieux cliniques et des demandes d'assurance fournissent des renseignements détaillés sur les résultats pour la santé des patients, les modèles de traitement, l'utilisation des ressources et les coûts. La mise à profit de l'EER et des données massives dans les modèles de risque peut conduire à des prévisions plus précises des risques cliniques et des trajectoires. Par exemple, l'intégration des données socioéconomiques et génomiques pourrait expliquer les déterminants sociaux des inégalités en santé. L'analyse des données massives peut également favoriser l'évaluation personnalisée des risques au niveau individuel du patient. Dans l'ensemble, l'EER et les mégadonnées offrent d'importantes possibilités d'élaborer des cadres améliorés de stratification des risques.
• Adoption de logiciels de satisfaction des patients dans les économies émergentes : Les économies émergentes offrent des possibilités de croissance inexploitées grâce à l'amélioration de l'infrastructure des soins de santé, à l'augmentation de la classe moyenne et de l'assurance maladie, et à l'incidence croissante des maladies chroniques. Les gouvernements des pays en développement s ' attachent à améliorer l ' accès à des services de santé abordables. La stratification des risques peut aider les fournisseurs à hiérarchiser l'affectation des ressources entre les groupes à faible revenu à haut risque. L'adoption de modèles de risque localisés en fonction des problèmes de santé de la population sera essentielle dans les marchés émergents.
• Intégration des déterminants sociaux de la santé : Les déterminants sociaux de la santé, comme l'accès aux aliments, la stabilité du logement, les obstacles au transport et les toxicités financières, sont reconnus comme étant des facteurs déterminants des risques pour la santé. L'intégration des données sur le SDH des fournisseurs de services communautaires pourrait conduire à une meilleure stratification des risques, à une meilleure coordination des soins et à une amélioration des résultats chez les populations défavorisées. La prise en charge du SSD au moyen d'interventions ajustées en fonction du risque est une occasion importante pour les payeurs et les organismes de soins responsables.
• Modèles de prédiction des risques axés sur le patient : Les modèles de risque existants reposent principalement sur les données cliniques et les données sur les allégations. L'élaboration de modèles axés sur le patient à l'aide de résultats déclarés par le patient, de données portables et d'autres données réelles peut permettre une évaluation plus personnalisée des risques. Par exemple, la surveillance à distance des patients et les données déclarées par les patients peuvent fournir une visibilité en temps réel sur les changements de santé entre les visites de bureau. De telles données granulaires peuvent permettre des interventions en temps opportun fondées sur des prévisions dynamiques du risque. La participation des patients à la prise de décisions communes concernant l'information sur les risques favorise également la satisfaction et les résultats.

Stratification des risques pour les patients Restrictions du marché

• Protection des données et sécurité : Les préoccupations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données associées à l'agrégation d'un grand nombre de données sur les patients entravent la croissance du marché. Il y a des appréhensions au sujet de la confidentialité des données de santé sensibles utilisées pour la modélisation des risques par des tiers. Des réglementations strictes régissant le transfert transfrontalier de données sur les patients limitent également l'expansion du marché. Les organismes de santé sont souvent réticents à adopter une stratification des risques en raison des risques liés à la cybersécurité et des obligations de conformité liées aux renseignements médicaux protégés.
• Coûts initiaux élevés: Le coût initial élevé de la mise en oeuvre des logiciels de stratification des risques, de l'infrastructure et des ressources est difficile, en particulier pour les petites organisations de soins de santé qui ont des contraintes budgétaires. Des investissements substantiels sont requis pour les intégrations de dossiers de santé électroniques, l'installation d'entrepôts de données, les plateformes d'analyse et l'embauche de spécialistes. L'infrastructure de données complexe et le long retour sur investissement découragent de nombreux fournisseurs. Cependant, des modèles basés sur le logiciel SaaS (Software as a service) apparaissent pour offrir des options plus flexibles et abordables.
• Questions d'interopérabilité: La stratification efficace du risque repose sur une agrégation complète des données du patient dans tous les établissements de soins. Cependant, des systèmes disparates de fournisseurs et des silos de données fragmentés rendent difficile l'assemblage de dossiers complets dans un contexte complet. Les questions d'interopérabilité sous-jacentes entre divers DSE, systèmes de réclamations, registres et autres sources de données entravent l'analyse globale des risques. L'absence de terminologies et de spécifications normalisées entrave également l'intégration des données.

• Modèles de livraison en nuage: Les solutions de stratification des risques basées sur le cloud gagnent en traction grâce à des avantages tels que l'évolutivité flexible, le déploiement rapide et la réduction des coûts initiaux. Le cloud permet un partage facile des données entre différents systèmes pour créer des vues intégrées des patients nécessaires à l'évaluation globale des risques. Les ressources d'analyse en nuage et d'apprentissage automatique peuvent exécuter rapidement des algorithmes de risque complexes sans une infrastructure de calcul étendue sur place. Des modèles hybrides combinant agilité cloud et sécurité des données sur site émergent. Dans l'ensemble, le modèle de livraison en nuage est une tendance importante sur le marché de la stratification des risques.
• Intégration de l'échange d'informations sur la santé: L'intégration de solutions de stratification des risques aux échanges régionaux d'informations sur la santé et aux dépôts de données cliniques permet un accès complet aux données des patients requis pour des modèles précis. Les EIS servent de centres de partage de données cliniques agrégées entre les hôpitaux, les cabinets de médecins, les laboratoires, les pharmacies, les payeurs et d'autres entités d'une région géographique. En s'appuyant sur le dossier complet du patient HIE pour la stratification du risque, on obtient une cote de risque plus précise. Les organismes de soins de santé cherchent donc de plus en plus à déployer des systèmes de stratification des risques capables de s'intégrer dans les EIS.
• Stratification des risques ambulatoires et à domicile : Les modèles de risque s'appuient habituellement sur les données sur les demandes de remboursement des hôpitaux. Toutefois, on assiste à une évolution vers l'évaluation des risques ambulatoires et à domicile à l'aide de données numériques cliniques et à distance. L'analyse des soins primaires et des visites de spécialistes peut aider à prévenir l'utilisation évitable des hôpitaux par des interventions précoces. De même, la surveillance à distance des éléments essentiels et des indicateurs de santé entre les visites peut permettre une détection précoce des risques. Une telle évaluation des risques axée sur la collectivité au-delà des murs des hôpitaux est une tendance importante.
• Traitement du langage naturel (NLP) pour les données non structurées: Les notes cliniques non structurées contiennent de l'information précieuse sur les patients pour les modèles de risque. Les techniques de NLP et de reconnaissance de la parole sont utilisées pour dégager les idées des récits des médecins, des résumés de congé, des rapports de radiologie et d'autres documents narratifs. Le NLP peut automatiquement identifier les concepts cliniques, extraire les facteurs de risque et encoder dans des données structurées. Cela permet d'intégrer des données cliniques non structurées dans les algorithmes de risque pour les rendre plus précis sans examen détaillé des graphiques manuels.

Graphique . Part du marché mondial de la stratification des risques pour les patients (%), par région, 2023

Les principaux acteurs du marché de la stratification des risques pour les patients sont Cerner Corporation, Epic Systems Corporation, Optum, Inc., Allscripts Healthcare Solutions, Inc., IBM Corporation, Medecision, Inc., Health Catalyst, Inc., Conifer Health Solutions, LLC, Wellcentive, Inc., ZeOmega, Inc., Verscend Technologies, Inc., PreciseDx, CitiusTech Inc., Avero Diagnostics, Lightbeam Health Solutions, LexisNexis Risk Solutions, Milliman, Inc., NVision Health, RLDaix et Verisk Analytics, Inc.