第1章：はじめに
1.1. レポート概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーへの主な利点
1.4. 調査方法論
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場定義と範囲
3.2. 主要な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資分野
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. 供給者の交渉力
3.3.2. 購入者の交渉力
3.3.3. 代替品の脅威
3.3.4. 新規参入の脅威
3.3.5. 競争の激しさ
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 成長要因
3.4.1.1. 薬剤誤投与発生率の増加
3.4.1.2. 電子健康記録システム導入の拡大
3.4.1.3. 高齢者人口の増加と慢性疾患有病率の上昇
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. クラウドベースCDSSに関連するデータセキュリティ上の懸念
3.4.2.2. データ侵害発生率の増加
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 市場発展のための主要戦略採用数の増加
3.5. 市場に対するCOVID-19の影響分析
第4章：先進的臨床意思決定支援プラットフォーム市場（タイプ別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 治療分野
4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2. 地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.2.4. 治療分野における先進的臨床意思決定支援プラットフォーム市場：設置環境別
4.2.4.1. 病院市場規模と予測（地域別）
4.2.4.2. 外来診療：地域別市場規模と予測
4.3. 診断分野
4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.3.4. 診断分野における先進的臨床意思決定支援プラットフォーム市場：設置環境別
4.3.4.1. 病院別市場規模と予測（地域別）
4.3.4.2. 外来診療別市場規模と予測（地域別）
第5章：高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（モデル別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 知識ベース型
5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 非知識ベース型
5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
第6章：先進的臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置場所別）
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 病院
6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2. 地域別市場規模と予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 外来診療
6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2. 地域別市場規模と予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
第7章：地域別高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場
7.1. 概要
7.1.1. 地域別市場規模と予測
7.2. 北米
7.2.1. 主要動向と機会
7.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.2.1. 北米 治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.2.2.2. 北米 診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.2.3. モデル別市場規模と予測
7.2.4. 設置環境別市場規模と予測
7.2.5. 国別市場規模と予測
7.2.5.1. 米国
7.2.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.1.3. モデル別市場規模と予測
7.2.5.1.4. 設置場所別市場規模と予測
7.2.5.2. カナダ
7.2.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.2.3. モデル別市場規模と予測
7.2.5.2.4. 設置場所別市場規模と予測
7.2.5.3. メキシコ
7.2.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.2.5.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.2.5.3.4. 市場規模と予測（設置環境別）
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 主要トレンドと機会
7.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.2.1. 欧州 治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.3.2.2. 欧州 診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.4. 市場規模と予測（設置環境別）
7.3.5. 国別市場規模と予測
7.3.5.1. ドイツ
7.3.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.1.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.1.4. 設置環境別市場規模と予測
7.3.5.2. フランス
7.3.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.2.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.2.4. 設置場所別市場規模と予測
7.3.5.3. イギリス
7.3.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.3.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.3.4. 設置場所別市場規模と予測
7.3.5.4. イタリア
7.3.5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.4.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.4.4. 設置場所別市場規模と予測
7.3.5.5. スペイン
7.3.5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.5.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.5.4. 設置場所別市場規模と予測
7.3.5.6. その他の欧州諸国
7.3.5.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.6.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.6.3. モデル別市場規模と予測
7.3.5.6.4. 設置場所別市場規模と予測
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. 主要トレンドと機会
7.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.2.1. アジア太平洋地域 治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.4.2.2. アジア太平洋地域 診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置環境別）
7.4.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.4. 市場規模と予測（設置環境別）
7.4.5. 国別市場規模と予測
7.4.5.1. 日本
7.4.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.1.3. モデル別市場規模と予測
7.4.5.1.4. 市場規模と予測（設置場所別）
7.4.5.2. 中国
7.4.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.2.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.2.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.2.4. 市場規模と予測（設置場所別）
7.4.5.3. インド
7.4.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.3.3. モデル別市場規模と予測
7.4.5.3.4. 設置場所別市場規模と予測
7.4.5.4. オーストラリア
7.4.5.4.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
7.4.5.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.4.3. モデル別市場規模と予測
7.4.5.4.4. 設置場所別市場規模と予測
7.4.5.5. 韓国
7.4.5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.5.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.5.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.5.4. 市場規模と予測（設置場所別）
7.4.5.6. アジア太平洋地域その他
7.4.5.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.6.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.6.3. モデル別市場規模と予測
7.4.5.6.4. 設置場所別市場規模と予測
7.5. LAMEA
7.5.1. 主要動向と機会
7.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.2.1. LAMEA 治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置場所別）
7.5.2.2. LAMEA 診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設置場所別）
7.5.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.4. 設置環境別市場規模と予測
7.5.5. 国別市場規模と予測
7.5.5.1. ブラジル
7.5.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.1.3. モデル別市場規模と予測
7.5.5.1.4. 設置環境別市場規模と予測
7.5.5.2. サウジアラビア
7.5.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.2.3. モデル別市場規模と予測
7.5.5.2.4. 設置場所別市場規模と予測
7.5.5.3. 南アフリカ
7.5.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.3.3. モデル別市場規模と予測
7.5.5.3.4. 設置場所別市場規模と予測
7.5.5.4. LAMEA地域その他
7.5.5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.4.3. モデル別市場規模と予測
7.5.5.4.4. 設置場所別市場規模と予測
第8章：競争環境
8.1. はじめに
8.2. 主な成功戦略
8.3. トップ10企業の製品マッピング
8.4. 競争ダッシュボード
8.5. 競争ヒートマップ
8.6. 主要プレイヤーのポジショニング（2021年）
第9章：企業プロファイル
9.1. IBM Watson Health
9.1.1. 会社概要
9.1.2. 主要幹部
9.1.3. 会社概要
9.1.4. 事業セグメント
9.1.5. 製品ポートフォリオ
9.1.6. 業績
9.1.7. 主要な戦略的動向と展開
9.2. Meditech
9.2.1. 会社概要
9.2.2. 主要幹部
9.2.3. 会社概要
9.2.4. 事業セグメント
9.2.5. 製品ポートフォリオ
9.3. NextGen Healthcare Inc.
9.3.1. 会社概要
9.3.2. 主要幹部
9.3.3. 会社概要
9.3.4. 事業セグメント
9.3.5. 製品ポートフォリオ
9.3.6. 業績
9.4. シーメンス・ヘルスインアーズ
9.4.1. 会社概要
9.4.2. 主要幹部
9.4.3. 会社概要
9.4.4. 事業セグメント
9.4.5. 製品ポートフォリオ
9.4.6. 業績
9.4.7. 主要な戦略的動向と展開
9.5. ベラダイム社
9.5.1. 会社概要
9.5.2. 主要幹部
9.5.3. 会社概要
9.5.4. 事業セグメント
9.5.5. 製品ポートフォリオ
9.5.6. 業績
9.5.7. 主要な戦略的動向と展開
9.6. ウォルターズ・クルワー
9.6.1. 会社概要
9.6.2. 主要幹部
9.6.3. 会社概要
9.6.4. 事業セグメント
9.6.5. 製品ポートフォリオ
9.6.6. 業績
9.6.7. 主要な戦略的動向と展開
9.7. ジンクス・ヘルス
9.7.1. 会社概要
9.7.2. 主要幹部
9.7.3. 会社概要
9.7.4. 事業セグメント
9.7.5. 製品ポートフォリオ
9.8. Oracle Corporation
9.8.1. 会社概要
9.8.2. 主要幹部
9.8.3. 会社概要
9.8.4. 事業セグメント
9.8.5. 製品ポートフォリオ
9.8.6. 業績
9.8.7. 主要な戦略的動向と展開
9.9. エピック・システムズ・コーポレーション
9.9.1. 会社概要
9.9.2. 主要幹部
9.9.3. 会社概要
9.9.4. 事業セグメント
9.9.5. 製品ポートフォリオ
9.9.6. 主要な戦略的動向と進展
9.10. Relx Group
9.10.1. 会社概要
9.10.2. 主要幹部
9.10.3. 会社概要
9.10.4. 事業セグメント
9.10.5. 製品ポートフォリオ
9.10.6. 業績
9.10.7. 主要な戦略的動向と進展
| ※参考情報 先進臨床判断支援プラットフォームは、医療従事者が患者の診断や治療に関する判断をより効果的に行うための支援を提供するシステムです。このプラットフォームは、人工知能（AI）や機械学習、ビッグデータ解析などの先端技術を活用し、膨大な医療情報を整理・分析して、臨床判断をサポートします。 このプラットフォームの定義において、最も重要な要素は「臨床判断の支援」です。具体的には、患者の症状や病歴、検査結果、文献情報などを総合的に評価し、医師や看護師に対して有用な情報や推奨事項を提供します。このプロセスにより、医療従事者はより迅速かつ正確に患者に最適な医療を提供することができます。 先進臨床判断支援プラットフォームの概念には、いくつかの基本的な要素が含まれます。まず、リアルタイムでのデータ収集と処理能力が求められます。患者の診療情報は瞬時に変化するため、迅速にデータを収集し分析することが不可欠です。また、医療ガイドラインや最新の研究結果に基づいた知識ベースを構築し、それをもとに医療従事者へフィードバックする体制も重要です。 種類としては、ルールベースのシステム、知識ベースのシステム、機械学習を用いたシステムなどがあります。ルールベースのシステムは、専門家の知識や経験に基づくルールに従って診断や治療の提案を行います。知識ベースのシステムは、広範な医療情報を集約し、特定のケースに対して関連する情報を提供します。一方、機械学習を使用するシステムは、データからパターンを学習し、個々の患者に合ったアプローチを提供する能力があります。 用途は多岐にわたります。例えば、一般的な診断支援、薬剤の適正使用、治療計画の作成、予測モデルの構築、患者のリスク評価などが含まれます。特に、診断支援に関しては、沢山の症例やデータを基にした判断が出来るため、誤診のリスクを減少させることが期待されます。また、薬剤の適正使用に関しては、相互作用や副作用の情報をリアルタイムで提供することで、患者の安全性を向上させることが可能です。 関連技術としては、自然言語処理（NLP）、データマイニング、クラウドコンピューティング、モバイルテクノロジーなどがあります。自然言語処理技術を利用することで、医療文献や電子カルテのテキストデータから有益な情報を抽出できます。データマイニング技術は、膨大なデータ群から有意なパターンやインサイトを見つけ出します。クラウドコンピューティングにより、大量のデータを迅速に保存し、アクセスできる環境が整います。また、モバイルテクノロジーは、医療従事者が現場で手軽に情報を取得できるようにし、診療の質を向上させます。 先進臨床判断支援プラットフォームは、医療の質を向上させるだけでなく、効率を高めることにも寄与します。医療現場における負担を軽減し、より良い患者ケアを実現するための重要なツールとなっています。今後、技術の進展に伴い、さらに高度な支援が可能になることが期待されます。それによって、医療従事者はより多くの時間を患者との対話や治療に専念できるようになるでしょう。これにより、医療の質の向上と患者満足度の向上が図られるのです。 |
