 | • レポートコード：MRC2403C056 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2024年2月 2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、115ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） • 産業分類：医療機器 |
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レポート概要
| 臨床意思決定支援システム（CDSS）市場規模は、2024年に24.6億米ドルと推定、2029年には40.5億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024〜2029年）にCAGR 10.44％で成長する見込みです。 COVID-19が大流行する中、各国の医療システムはオンライン・サービスに大きく依存していました。医療従事者は、バーチャルな情報源を通じて患者との診察を受けていました。これは主に、パンデミックの初期段階で各国政府が厳格な封鎖規制を敷いたためです。さらに、世界中でCOVID-19が大流行したため、臨床意思決定支援システムが患者のリソースやサービスを支援する上で重要な役割を果たしました。例えば、2021年3月に発表されたPlos One誌の論文では、COVID-19のリアルタイムの臨床診断のための意思決定支援ツールの開発は、患者のトリアージを支援し、リスクのある患者にリソースを割り当てる上で非常に重要であると述べられています。いくつかの国ではオンラインサービスの提供が増加しており、これが市場を後押ししています。さらに、さまざまな市場企業がCOVID-19のデータと洞察を管理するための臨床意思決定支援システムを発表しました。例えば、2022年5月、Epocrates社は、臨床意思決定支援ガイドラインのライブラリを拡張するために、最新の更新を組み込んだ革新的な長いCOVID-19ツールを発売しました。このように、臨床意思決定支援システムの採用と発売の増加は、パンデミックの間に市場の成長を後押ししました。 医療費削減需要の高まり、医療の質向上の必要性、病院における医療ITの技術的進歩は、臨床意思決定支援システム（CDSS）市場の成長を後押しする主な要因です。さらに、経済協力開発機構（OECD）の調査報告書によると、2021年の1人当たりの平均医療費は、ドイツで約7,382.6米ドル、ノルウェーで約7,064.8米ドル、スウェーデンで約6,262.3米ドルでした。このように、医療費の高さも市場の成長に寄与すると期待されています。 2022年11月に発表されたScience directの研究によると、ハイブリッド最適化学習アルゴリズムは、精度、感度、特異度の指標を有していました。その結果、提案されたモデルは社会不安障害の診断に極めて適切であり、他の研究結果と一致することが明らかになりました。臨床意思決定支援システムのこのような効率性は、市場の成長に貢献すると予想されます。 さらに、高齢者人口の増加も市場の成長に寄与すると予想されます。2022年10月に発表されたWHOのデータによると、60歳以上の人口は2030年には14億人に増加し、2050年には21億人に達する見込みです。2022年の国連報告書では、65歳以上の人口に占める割合が2022年の10％から2050年には16％に上昇すると予測されています。慢性疾患を発症しやすく、定期的な健康診断や疾病予防のための治療が必要な高齢者人口は、高度な臨床意思決定支援システムの需要を促進し、市場の成長に貢献すると予想されます。 さらに、臨床意思決定支援システム開発のための共同研究やパートナーシップなどのイニシアチブの増加が、市場の成長に貢献すると期待されています。例えば、2021年6月、Google cloudは、臨床意思決定を改善するためにカスタマイズされた医療アルゴリズムを作成するために、全国病院チェーンHCAヘルスケアと複数年契約を締結しました。 このように、医療費の増加や臨床意思決定支援システム開発のためのイニシアチブの増加は、市場の成長に貢献すると予想されます。しかし、CDSSは開発の初期段階にあるため、システムに対する信頼の欠如、熟練労働者の不足、CDSSからの不必要な診断検査の提案などが市場成長の妨げとなっています。 臨床意思決定支援システム（CDSS）市場の動向 予測期間中、クラウドベースのセグメントが大きな市場シェアを占める見込み 医療費の増加とクラウドコンピューティングの採用が、クラウドベースセグメントの市場拡大の主な促進要因。欧州地域の各国政府は、医療における情報技術の成長を支援するイニシアチブを取っています。例えば、英国政府は2021年2月、完全に接続されたクラウド主導の医療サービスを採用するイニシアチブを開始しました。このイニシアチブの下、200万を超える国民保健サービス（NHS）のメールボックスがマイクロソフトのAzure Cloudに移行されました。これにより、NHSの組織や部門を超えたスタッフ間の円滑で効率的なコミュニケーションが可能になり、情報へのアクセスも改善されます。これにより、英国における（医療情報技術）HCIT変更管理サービスの利用が増加し、市場の成長が促進されるでしょう。 さらに、臨床意思決定支援システム（CDSS）のローカルナレッジマネジメントでは、大規模な処理能力とストレージ容量が必要となる場合があり、運用コストが高くなる可能性があります。対照的に、クラウドベースのアプリケーションは遠隔地のサーバーで運用されるため、実行する際にユーザーの端末に大量の計算能力や大容量のストレージを必要としません。 クラウドベースのアプリケーションはウェブブラウザに依存しないため、ウェブベースのアプリケーションよりも本質的に安全です。クラウドベースの臨床判断支援システムでは、処理ユニットは世界中の複数のデータセンターにあるリモートサーバーにホストされるため、サイバー攻撃に対する脆弱性が低くなります。クラウド技術を利用できるようになったことで、クラウドベースのCDSSの利用が予測期間中に増加する見込みです。 予測期間中、北米が市場で大きなシェアを占める見込み 北米の臨床意思決定支援システム（CDSS）市場を牽引しているのは、CDSSの技術的進歩の高まり、患者の意識の高さ、同地域における医療ITソリューションへの投資の増加です。 また、北米における医療支援のための政府からの資金援助が増加していることも、米国における市場成長の要因となっています。例えば、米国議会予算局（2021年）は、過去数十年間で、国立衛生研究所（NIH）に対する連邦政府の資金援助が総額7000億米ドルを超えたと発表しています。 さらに、様々な市場参入企業によるこの地域での製品上市がますます進んでいることも、市場の成長に寄与すると期待されています。例えば、2021年8月、First Databank, Inc.は、ラスベガスで開催された2021 HIMSS Global conference and exhibitionにおいて、FDB CDS Analyticsを発表しました。このソリューションにより、医療機関は電子カルテの臨床判断支援を簡単に特定、監視、カスタマイズすることができます。 同様に、2021年6月、カナダのヘルスケア企業であるパスウェイは、プロバイダーにエビデンスに基づく臨床支援を提供し、その最初の資金調達ラウンドで130万米ドルを調達しました。この資金調達により、同社は最終的に医療効率を高める臨床意思決定支援システムの強化を目指しました。 投資の増加、CDSSの発売、医療への高額の資金提供など、これらの要因は、北米における予測期間中のCDSS市場の成長を促進する可能性があります。 臨床意思決定支援システム（CDSS）産業の概要 臨床意思決定支援システム（CDSS）市場には、国際的、地域的、ローカルに多様化したプレーヤーが存在します。しかし、一部の国際的な大手企業が、そのブランドイメージと市場リーチにより市場を支配しています。主な市場プレイヤーには、Siemens Healthcare、Koninklijke Philips NV、IBM、Cerner Corporation、Change Healthcareなどがあります。 その他のメリット エクセル形式の市場予測シート 3ヶ月間のアナリストサポート |
1 はじめに
1.1 前提条件・市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場動向
4.1 市場概要
4.2 市場促進要因
4.2.1 病院におけるヘルスケアITの技術的進歩
4.2.2 医療費削減に対する需要の高まり
4.2.3 医療の質の向上とヒューマンエラーの削減ニーズ
4.3 市場の阻害要因
4.3.1 クラウドベースのCDSSに関するプライバシーとデータセキュリティの懸念
4.3.2 熟練した専門家の不足
4.4 ポーターのファイブフォース分析
4.4.1 新規参入の脅威
4.4.2 買い手／消費者の交渉力
4.4.3 サプライヤーの交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 ライバルとの激しい競争
5 市場セグメント（市場規模-百万米ドル）
5.1 モデル別
5.1.1 知識ベースのCDSS
5.1.2 非知識型CDSS
5.2 配信形態別
5.2.1 クラウドベース
5.2.2 オンプレミス型
5.3 コンポーネント別
5.3.1 ハードウェア
5.3.2 ソフトウェア
5.3.3 サービス
5.4 製品別
5.4.1 統合型CDSS
5.4.2 スタンドアロンCDSS
5.5 用途別
5.5.1 医療診断
5.5.2 アラート・リマインダー
5.5.3 処方決定支援
5.5.4 情報検索
5.5.5 その他
5.6 地域
5.6.1 北米
5.6.1.1 米国
5.6.1.2 カナダ
5.6.1.3 メキシコ
5.6.2 欧州
5.6.2.1 ドイツ
5.6.2.2 イギリス
5.6.2.3 フランス
5.6.2.4 イタリア
5.6.2.5 スペイン
5.6.2.6 その他のヨーロッパ
5.6.3 アジア太平洋
5.6.3.1 中国
5.6.3.2 日本
5.6.3.3 インド
5.6.3.4 オーストラリア
5.6.3.5 韓国
5.6.3.6 その他のアジア太平洋地域
5.6.4 中東・アフリカ
5.6.4.1 GCC
5.6.4.2 南アフリカ
5.6.4.3 その他の中東・アフリカ地域
5.6.5 南米
5.6.5.1 ブラジル
5.6.5.2 アルゼンチン
5.6.5.3 その他の南米
6 競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 Cerner Corporation
6.1.2 Epic Systems Corporation
6.1.3 IBM
6.1.4 Change Healthcare
6.1.5 Medical Information Technology Inc.
6.1.6 Koninklijke Philips NV
6.1.7 Siemens Healthcare
6.1.8 Allscripts Healthcare Solutions Inc.
6.1.9 Wolters Kluwer NV
6.1.10 Mckesson Corporation
6.1.11 Zynx Health Inc.
6.1.12 Elsevier
6.1.13 NextGen Healthcare Inc.
6.1.14 Agfa-Gevaert Group
6.1.15 Athenahealth Inc.
6.1.16 VisualDx
7 市場機会と今後の動向
レポート目次1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Technological Advancement in Healthcare IT in Hospitals
4.2.2 Rising Demand to Reduce Healthcare Expenditure
4.2.3 Need for Improvement in Quality of Care and Reducing Human Errors
4.3 Market Restraints
4.3.1 Privacy and Data Security Concerns Related to Cloud-based CDSS
4.3.2 Lack of Skilled Professionals
4.4 Porter’s Five Forces Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 MARKET SEGMENTATION (Market Size by Value – USD million)
5.1 By Model
5.1.1 Knowledge-based CDSS
5.1.2 Non-knowledge CDSS
5.2 By Mode of Delivery
5.2.1 Cloud-based
5.2.2 On-premise
5.3 By Component
5.3.1 Hardware
5.3.2 Software
5.3.3 Services
5.4 By Product
5.4.1 Integrated CDSS
5.4.2 Standalone CDSS
5.5 By Application
5.5.1 Medical Diagnosis
5.5.2 Alerts and Reminders
5.5.3 Prescription Decision Support
5.5.4 Information Retrieval
5.5.5 Other Applications
5.6 Geography
5.6.1 North America
5.6.1.1 United States
5.6.1.2 Canada
5.6.1.3 Mexico
5.6.2 Europe
5.6.2.1 Germany
5.6.2.2 United Kingdom
5.6.2.3 France
5.6.2.4 Italy
5.6.2.5 Spain
5.6.2.6 Rest of Europe
5.6.3 Asia-Pacific
5.6.3.1 China
5.6.3.2 Japan
5.6.3.3 India
5.6.3.4 Australia
5.6.3.5 South Korea
5.6.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.6.4 Middle East and Africa
5.6.4.1 GCC
5.6.4.2 South Africa
5.6.4.3 Rest of Middle East and Africa
5.6.5 South America
5.6.5.1 Brazil
5.6.5.2 Argentina
5.6.5.3 Rest of South America
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 Cerner Corporation
6.1.2 Epic Systems Corporation
6.1.3 IBM
6.1.4 Change Healthcare
6.1.5 Medical Information Technology Inc.
6.1.6 Koninklijke Philips NV
6.1.7 Siemens Healthcare
6.1.8 Allscripts Healthcare Solutions Inc.
6.1.9 Wolters Kluwer NV
6.1.10 Mckesson Corporation
6.1.11 Zynx Health Inc.
6.1.12 Elsevier
6.1.13 NextGen Healthcare Inc.
6.1.14 Agfa-Gevaert Group
6.1.15 Athenahealth Inc.
6.1.16 VisualDx
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※臨床意思決定支援システム（CDSS）とは、医療従事者が患者の診断や治療に関する意思決定を行う際に、情報を提供したり、選択肢を提示したりするためのコンピュータベースのシステムです。これにより、医療の質の向上や患者の安全性の確保が期待されています。CDSSは、膨大な医療データやエビデンスに基づくガイドラインを活用し、臨床医が適切な判断を下す手助けをします。 CDSSにはいくつかの種類があります。まず一つ目は、ルールベース型です。これは、特定のルールや条件に基づいて判断を行うシステムで、例えば、特定の症状が見られる患者に対して、どのような検査を行うべきかを示します。また、症状や病歴に基づき、診断名を提案することもあります。次に、知識ベース型のCDSSです。これは、科学的エビデンスや専門家の知識を蓄積したデータベースを用いて、医療従事者が意思決定を行う際の参考情報を提供します。 さらに、患者データをリアルタイムで解析することで、適切な介入や治療法を提案する分析型のCDSSも存在します。これにより、個別の患者に応じた最適な治療の選択肢を提示することができるのです。 CDSSの主な用途は、診断支援、治療選択、処方支援、臨床ガイドラインの遵守促進などです。診断支援においては、症状や検査結果を基に、可能性のある診断を提示し、医師の考えを補強します。また、治療選択では、適切な治療法や投薬の選択を助ける専門的な情報を提供します。さらに、処方支援においては、薬剤相互作用のチェックや適切な投与量の提案を行うことで、過誤を減少させる役割を果たしています。 CDSSは、関連技術とともに進化しています。電子カルテシステム（EHR）と統合されることで、患者の情報を迅速かつ容易に取得できるため、より効果的な支援が可能になります。加えて、AI（人工知能）技術の導入により、機械学習が進化し、CDSSが提供する診断や治療の精度が向上しています。これにより、CDSSはよりパーソナライズされた支援を提供できるようになります。 さらに、ビッグデータ解析や自然言語処理技術もCDSSの発展に寄与しています。ビッグデータ解析により、膨大な医療データから新たな知見を抽出することができ、より効果的な意思決定の根拠を得られます。自然言語処理技術は、医療文献や患者の記録から有用な情報を自動的に抽出し、医療従事者に情報を提供する役割を果たします。 しかし、CDSSの導入にはいくつかの課題も存在します。第一に、システムの信頼性や正確性が重要です。医療従事者が提供された情報を正しく解釈しなければ、誤った判断を導く可能性があります。第二に、使いやすさやユーザーインターフェースの設計も課題です。医療従事者がストレスなくシステムを利用できるようにするためには、直感的な操作性が求められます。 また、データプライバシーやセキュリティへの配慮も重要です。患者情報を扱うため、適切なデータ管理が求められます。最後に、医療従事者の教育やトレーニングも不可欠です。新しい技術を取り入れることで、医療の質を向上させるためには、従業員がシステムを効果的に利用できるようにするための教育が必要です。 このように、CDSSは今後の医療のあり方を大きく変える可能性を秘めています。適切に活用されれば、医療の質と効率を向上させ、患者の安全を確保するための重要な工具となるでしょう。 |
