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予測分析とヘルスケアの未来 

世界人口の増加と高齢化に伴い、ヘルスケア業界は新しい課題に対応するために急速に進化しています。 主な重点分野の XNUMX つは予測分析です。予測分析では、データを使用して、患者が病気になる前にいつ医療処置が必要になるかを予測します。 

このアプリケーションには、XNUMXµmおよびXNUMXµm波長で最大XNUMXWの平均出力を提供する 市場規模 17.23 年には 2023% の CAGR で 25.8 億 XNUMX 万ドルに成長しました。 個別化医療は、最適な結果を得るために、患者の遺伝子構成、ライフスタイル、および環境に合わせて治療を調整します。 これにより、試行錯誤の必要性が減り、費用を節約できます。 医師は、各個人に最も効果的な治療法を処方できます。 

ヘルスケアにおける予測分析とは  

予測分析は、情報を使用して将来何が起こるかを推測するツールです。 ヘルスケアでは、どの患者が病気になる可能性があるか、より多くの医療処置が必要かなどを予測するために使用できます。 これにより、医師や看護師は、問題が発生する前に予防したり、早期に治療したりして、人々の健康を維持し、命を救うことができます。 

予測を行うために、人工知能 (AI) とビッグデータを使用して、  集合体データ 電子医療記録 (EHR)、事務処理、医療画像、保険金請求などからデータを収集し、パターンを識別します。 たとえば、患者に心臓病の家族歴があり、喫煙している場合、コンピューターは将来心臓病になる可能性が高いと予測する可能性があります。 この情報は、医師が患者の治療方法を決定し、将来の健康問題を防ぐのに役立ちます。 全体として、予測分析は、医療提供者が患者のケアについてより適切な決定を下し、健康状態を改善するのに役立ちます。 

Covid-19のパンデミックの間、 国民保健サービス (NHS) は英国で、予測分析を利用して、COVID-19 の検査で陽性となった人の数と、10 ~ 80 日後に集中治療が必要になる可能性との相関関係を理解し​​ました。 彼らは、90 日あたりの ICU 患者の実際の数を予測数と比較し、結果は非常に有望でした。 予測されるピークとフォールは、実際のベッド占有率を XNUMX ~ XNUMX% の精度で反映していました。 

予測分析 ヘルスケアの傾向 

ヘルスケアのイノベーションで予測分析がどのように使用されているかを分析することで、このテクノロジーを優先している個人や組織を特定できます。 

特許の動向 

特許の観点からは、ヘルスケアにおける予測分析のアプリケーション数が増加しています。 この傾向は最近のものですが、この技術が向かう方向を示しています。 

予測分析特許動向
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ヘルスケアにおける予測分析はまだ初期段階にありますが、すぐにヘルスケア システムに統合される可能性があると考えるとワクワクします。 鍵となるのは、このテクノロジーの可能性を最大限に探り、実行に移すことです。  

予測分析の主要プレーヤー 

IBM Corp、Siemens、および FujiFilm は、このテクノロジを完全に採用しています。 実際、IBM は主要な譲受人である Koninkljijke Philips NV にわずか XNUMX 特許遅れています。 

上位の譲受人、Predictive Healthcare、PatSnap Analytics
上位の譲受人、予測医療、 PatSnap 分析

  

IBM、Siemens、FujiFilm などの大企業がヘルスケアの予測分析テクノロジに投資しているという事実は、これらの企業がこの分野で成長と革新の可能性を認識していることを示しているため、重要です。

さらに、これらの企業は、このテクノロジーを大規模に開発および実装するためのリソースと専門知識を持っており、ヘルスケア業界全体に大きな影響を与える可能性があります。 IBM と Koninklijke Philips NV がこの分野で最も多くの特許をめぐって激しい競争を繰り広げていることも、ヘルスケアにおける予測分析の重要性と可能性を浮き彫りにしています。 

アクティブな国

この技術分野のほとんどの特許は米国で申請されており、商業化の主要なハブであることを示しています。 この技術の費用対効果がこの背後にある理由である可能性があります.米国の医療制度は、財政的流出につながるいくつかの問題に取り組んでいます. 

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上位国, 特許出願, ヘルスケアにおける予測分析, PatSnap 分析  

  
この洞察は、ヘルスケアにおける予測分析技術の商業化における重要なプレーヤーとして米国を強調しているため、重要です。 ほとんどの特許が米国で申請されているという事実は、医療システムの問題、特にコストに関連する問題のいくつかに対する費用対効果の高いソリューションとして、この技術が採用され、認識されていることを示唆しています。 また、医療における予測分析の採用と実装において、米国がリーダーになる可能性があることも示しています。 

予測分析の潜在的な制限

予測分析はヘルスケアに大きなメリットをもたらしますが、考慮すべき潜在的な懸念事項があります。 このテクノロジーは膨大な量の医療データを分析し、患者のプライバシーを侵害するため、プライバシーは大きな懸念事項です。 さらに、処理されるデータの量により、組織はサイバー攻撃やその他の悪用モードの影響を受けやすくなる可能性があります。 これにより、患者データをどのように保護するかという問題が生じます。 

科学者たちは、将来的に AI が人間の医師に取って代わる可能性があると推測しています。 現在、AI は患者データを分析することで医師の治療決定を支援しています。 しかし、AI 対応のマシンが診断して治療を提案できるようになると、人間の医師の役割が疑問視される可能性があります。 これは、議論と研究のトピックのままです。 

重要ポイント: ヘルスケアの未来は予測分析にあるかもしれません 

ヘルスケアにおける予測分析の可能性は計り知れません。 特許出願の指数関数的な増加と VC 資金の 8.60 億ドルにより、この技術はますます重要になっています。 正確な治療は、患者の満足度と健康を改善し、組織の時間と費用を節約します。 安全性と有効性を確保するためにやるべきことはまだありますが、パンデミックはその不可欠な可能性を示しています。 ヘルスケアの未来はここにあり、それを受け入れる時が来ました。 

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