目次
第1章 調査手法および範囲
1.1. 市場区分および範囲
1.1.1. データの種類
1.1.2. 用途
1.1.3. 用途
1.1.4. 地域範囲
1.1.5. 推定および予測のタイムライン。
1.2. 調査手法
1.3. 情報収集
1.3.1. 購入データベース。
1.3.2. GVRの内部データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータの分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場の策定および検証
1.6. モデルの詳細
1.6.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.6.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.6.3. 数量価格分析（モデル2）
1.6.4. アプローチ2：数量価格分析
1.7. 二次情報源の一覧
1.8. 一次情報源の一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の見通し
2.2. セグメントの見通し
2.2.1. データの見通しタイプ
2.2.2. エンドユースの見通し
2.2.3. アプリケーションの見通し
2.2.4. 地域の見通し
2.3. 競合に関する洞察
第3章 匿名化医療データ市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場の系譜の見通し
3.1.1. 親市場の見通し
3.1.2. 関連/補助市場の見通し
3.2. 市場力学
3.2.1. 市場推進要因の分析
3.2.2. 市場抑制要因の分析
3.3. 匿名化医療データ市場分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの
3.3.1.1. 供給業者の力
3.3.1.2. 購入業者の力
3.3.1.3. 代替品の脅威
3.3.1.4. 新規参入者の脅威
3.3.1.5. 競合他社との競争
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済情勢
3.3.2.3. 社会情勢
3.3.2.4. 技術情勢
3.3.2.5. 環境情勢
3.3.2.6. 法的情勢
3.3.3. COVID-19の影響
第4章 匿名化医療データ市場：データの種類別予測と傾向分析
4.1. データの種類別市場シェア、2023年および2030年
4.2. セグメントダッシュボード
4.3. データの種類別世界匿名化医療データ市場の見通し
4.4. 臨床データ
4.4.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.5. ゲノムデータ
4.5.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.6. 患者属性
4.6.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.7. 処方データ
4.7.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.8. 請求データ
4.8.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.9. 行動データ
4.9.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.10. ウェアラブルおよびセンサーデータ
4.10.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.11. 調査および患者報告データ
4.11.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.12. 画像データ
4.12.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.13. 検査データ
4.13.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.14. 病院および医療提供者データ
4.14.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.15. 健康の社会的決定要因（SDoH）データ
4.15.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.16. 薬理ゲノミクスデータ
4.16.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.17. 生体認証データ
4.17.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.18. 業務および財務データ
4.18.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.19. 疫学データ
4.19.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.20. ヘルスケア利用データ
4.20.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
4.21. その他
4.21.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
第5章 匿名化医療データ市場：用途別予測と傾向分析
5.1. 用途別市場シェア、2023年および2030年
5.2. セグメントダッシュボード
5.3. 配信形態別世界匿名化医療データ市場の見通し
5.4. 製薬会社
5.4.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.5. バイオテクノロジー企業
5.5.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.6. 医療機器メーカー
5.6.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.7. 医療サービス提供者
5.7.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.8. 保険会社/医療保険者
5.8.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.9. 研究機関
5.9.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.10. 政府機関
5.10.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
5.11. その他
5.11.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
第6章 匿名化医療データ市場：用途別予測と傾向分析
6.1. 用途別市場シェア、2023年および2030年
6.2. セグメントダッシュボード
6.3. アプリケーション別世界非特定化医療データ市場の見通し
6.4. 臨床研究および臨床試験
6.4.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル
6.5. 公衆衛生
6.5.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル
6.6. 精密医療
6.6.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.7. 医療経済およびアウトカム研究（HEOR）
6.7.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.8. 人口健康管理
6.8.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.9. 創薬および医薬品開発
6.9.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.10. 医療の質改善
6.10.1. 市場予測および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.11. 保険引受およびリスク評価
6.11.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.12. 市場アクセスと商業戦略
6.12.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.13. ビジネスインテリジェンスと業務効率
6.13.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.14. 遠隔医療と遠隔モニタリング
6.14.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.15. 患者エンゲージメントとサポートプログラム
6.15.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.16. その他
6.16.1. 市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
第7章 匿名化医療データ市場：地域別予測と動向分析、データの種類別、用途別、アプリケーション別
7.1. 地域別市場シェア分析、2023年および2030年
7.2. 地域別市場ダッシュボード
7.3. 世界地域別市場スナップショット
7.4. 市場規模、および予測 動向分析、2018年～2030年：
7.5. 北米
7.5.1. 米国
7.5.1.1. 主要国の動向
7.5.1.2. 規制枠組み/償還構造
7.5.1.3. 競合状況
7.5.1.4. 米国市場の推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. カナダ
7.5.2.1. 主要国の動向
7.5.2.2. 規制枠組み/償還構造
7.5.2.3. 競合状況
7.5.2.4. カナダ市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. 主要国の動向
7.5.3.2. 規制枠組み/償還構造
7.5.3.3. 競合状況
7.5.3.4. メキシコ市場の予測と推定 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6. 欧州
7.6.1. 英国
7.6.1.1. 主要国の動向
7.6.1.2. 規制の枠組み/償還構造
7.6.1.3. 競合状況
7.6.1.4. 英国市場の推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.2. ドイツ
7.6.2.1. 主要国の動向
7.6.2.2. 規制の枠組み/償還構造
7.6.2.3. 競合状況
7.6.2.4. ドイツ市場の推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.3. フランス
7.6.3.1. 主要国の動向
7.6.3.2. 規制枠組み/償還構造
7.6.3.3. 競合状況
7.6.3.4. フランス市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.4. イタリア
7.6.4.1. 主要国の動向
7.6.4.2. 規制枠組み/償還構造
7.6.4.3. 競合状況
7.6.4.4. イタリア市場予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.5. スペイン
7.6.5.1. 主要国の動向
7.6.5.2. 規制枠組み/償還構造
7.6.5.3. 競合状況
7.6.5.4. スペイン市場予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.6. ノルウェー
7.6.6.1. 主要国の動向
7.6.6.2. 規制の枠組み/償還構造
7.6.6.3. 競合状況
7.6.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.7. スウェーデン
7.6.7.1. 主要国の動向
7.6.7.2. 規制の枠組み/償還構造
7.6.7.3. 競合状況
7.6.7.4. スウェーデン市場の推定と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.8. デンマーク
7.6.8.1. 主要国の動向
7.6.8.2. 規制の枠組み/償還構造
7.6.8.3. 競合状況
7.6.8.4. デンマーク市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7. アジア太平洋地域
7.7.1. 日本
7.7.1.1. 主要国の動向
7.7.1.2. 規制の枠組み/償還構造
7.7.1.3. 競合状況
7.7.1.4. 日本市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7.2. 中国
7.7.2.1. 主要国の動向
7.7.2.2. 規制枠組み/償還構造
7.7.2.3. 競合状況
7.7.2.4. 中国市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7.3. インド
7.7.3.1. 主要国の動向
7.7.3.2. 規制枠組み/償還構造
7.7.3.3. 競合状況
7.7.3.4. インド市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7.4. オーストラリア
7.7.4.1. 主要国の動向
7.7.4.2. 規制の枠組み/償還構造
7.7.4.3. 競合状況
7.7.4.4. オーストラリア市場予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7.5. 韓国
7.7.5.1. 主要国の動向
7.7.5.2. 規制の枠組み/償還構造
7.7.5.3. 競合状況
7.7.5.4. 韓国市場の推定と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.7.6. タイ
7.7.6.1. 主要国の動向
7.7.6.2. 規制の枠組み/償還構造
7.7.6.3. 競合状況
7.7.6.4. シンガポール市場の推定と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.8. ラテンアメリカ
7.8.1. ブラジル
7.8.1.1. 主要国の動向
7.8.1.2. 規制の枠組み/償還構造
7.8.1.3. 競合状況
7.8.1.4. ブラジル市場の予測と推定 2018年～2030年（百万米ドル
7.8.2. アルゼンチン
7.8.2.1. 主要国の動向
7.8.2.2. 規制の枠組み/償還構造
7.8.2.3. 競合状況
7.8.2.4. アルゼンチン市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.9. 中東およびアフリカ
7.9.1. 南アフリカ
7.9.1.1. 主要国の動向
7.9.1.2. 規制の枠組み/償還構造
7.9.1.3. 競合状況
7.9.1.4. 南アフリカ市場の予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.9.2. サウジアラビア
7.9.2.1. 主要国の動向
7.9.2.2. 規制枠組み/償還構造
7.9.2.3. 競合状況
7.9.2.4. サウジアラビア市場予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.9.3. アラブ首長国連邦
7.9.3.1. 主要国の動向
7.9.3.2. 規制枠組み/償還構造
7.9.3.3. 競合状況
7.9.3.4. アラブ首長国連邦の市場予測と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
7.9.4. クウェート
7.9.4.1. 主要国の動向
7.9.4.2. 規制の枠組み/償還構造
7.9.4.3. 競合状況
7.9.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018年～2030年（百万米ドル）
第8章 競合状況
8.1. 主要市場参加者の最近の動向と影響分析
8.2. 企業/競合の分類
8.3. イノベーター
8.4. ベンダーの状況
8.4.1. 主要な販売代理店とチャネルパートナーの一覧
8.4.2. 主要顧客
8.4.3. 主要企業の市場シェア分析、2023年
IQVIA
Oracle (Cerner Corporation)
Merative (Truven Health Analytics)
Optum, Inc. (UnitedHealth Group)
ICON plc
Veradigm LLC (Formerly known as Allscripts)
IBM
Flatiron Health (F. Hoffmann-La Roche Ltd)
Premier, Inc.
Shaip
Komodo Health, Inc.
Evidation Health, Inc.
Medidata
Clarify Health Solutions
Satori Cyber Ltd.
| ※参考情報 匿名化医療データとは、個人を特定できないように加工された医療データを指します。このようなデータは、患者のプライバシーを保護しつつ、研究や分析に利用できる重要な資源です。匿名化プロセスを通じて、データから個人を特定できる情報（氏名、住所、電話番号、生年月日など）が削除または変換されます。これにより、医療機関や研究者はデータを安心して使用できるようになります。 匿名化医療データの種類は、多岐にわたります。主なものとしては、診療記録、患者の検査結果、医療費請求データ、疫学研究データ、臨床試験データなどがあります。診療記録は、患者の病歴や治療内容に関する情報を含むもので、匿名化されることで研究や教育に役立てられます。検査結果データは、血液検査や画像診断の結果を含んでおり、新しい治療法の評価や疾患の予測モデルの構築に活用されます。医療費請求データは、治療にかかる費用の情報が含まれており、医療政策や経済分析に利用されます。さらに、疫学研究や臨床試験のデータも匿名化され、公共の健康に関する研究や新薬の効果検証に寄与します。 匿名化医療データの主な用途は、研究、教育、政策立案など広範囲にわたります。医療研究においては、新しい治療法や医薬品の効果を検証するためのデータソースとして活用されます。また、疾患の流行や地域差を調査するための疫学研究にも重要です。教育機関では、医療教育やトレーニングの資料として、医学生や医療従事者が学ぶためのケーススタディとして利用されます。 政策立案においては、匿名化された医療データが医療制度の改善や資源分配の最適化に寄与します。データを分析することで、特定の疾患の罹患率や治療成果を明らかにし、政策の根拠とすることができます。このようにして、匿名化医療データは、医療分野全体にポジティブな影響を与える役割を果たしています。 関連技術には、データの匿名化やプライバシー保護のための手法が含まれます。特に、k-匿名性やl-多様性、t-近似性といった手法がよく知られています。k-匿名性とは、データセット内の任意の個人が少なくともk人の他の個人と同一の情報を持つようにする手法です。この手法によって、個人を特定することが難しくなります。l-多様性は、同じ属性値を持つグループ内において、少なくともl種類の異なる秘密の値を持たせることを目指します。t-近似性は、グループ内の各属性の分布が、元のデータの属性の分布に近似するように操作する手法です。 さらに、データを匿名化する際には、マスキングやサンプリング、集約といった手法も用いられます。マスキングは、特定の情報を隠すか置換することで個人の特定を防ぎます。サンプリングは、全体のデータからランダムに一部を抽出する手法で、データのボリュームを減少させます。集約は、複数のデータをまとめることで個々のデータを見えなくする手法です。 これらの技術は、匿名化医療データの信頼性と利用価値を高めるために不可欠です。データの利用に際しては、倫理的な側面や法的な規制にも注意が必要です。各国や地域の法律に従い、適切な方法でデータを取り扱うことが求められます。 総じて、匿名化医療データは、医療の発展や公共の健康の向上に寄与する不可欠なリソースです。他方で、データの取り扱いやプライバシー保護に関する継続的な議論と技術の進化が重要です。研究者や医療従事者が効率良く安全にデータを活用するためには、技術的な知識と倫理的な配慮の両方が必要不可欠です。 |
❖ 世界の匿名化医療データ市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・匿名化医療データの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の匿名化医療データの世界市場規模をXX億米ドルと推定しています。
・匿名化医療データの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の匿名化医療データの世界市場規模を135.9億米ドルと予測しています。
・匿名化医療データ市場の成長率は？
→Grand View Research社は匿名化医療データの世界市場が2024年～2030年に年平均9.0%成長すると予測しています。
・世界の匿名化医療データ市場における主要企業は？
→Grand View Research社は「IQVIA、Oracle (Cerner Corporation)、Merative (Truven Health Analytics)、Optum, Inc. (UnitedHealth Group)、ICON plc、Veradigm LLC (Formerly known as Allscripts)、IBM、Flatiron Health (F. Hoffmann-La Roche Ltd)、Premier, Inc.、Shaip、Komodo Health, Inc.、Evidation Health, Inc.、Medidata、Clarify Health Solutions、Satori Cyber Ltd.など ...」をグローバル匿名化医療データ市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
