カテゴリー： Allied Market Research, 世界, 医療/バイオ

先進臨床判断支援プラットフォームの世界市場2021-2031：機会分析・産業予測

◆英語タイトル：Advanced Clinical Decision Support Platforms Market By Type (Therapeutic, Diagnostic), By Model (Knowledge based, Non Knowledge based), By Setting (Hospitals, Ambulatory care): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2031

Allied Market Researchが発行した調査報告書（ALD23MA077）◆商品コード：ALD23MA077
◆発行会社（リサーチ会社）：Allied Market Research
◆発行日：2023年2月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：241
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後24時間以内）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：医療
◆販売価格オプション（消費税別）
Online Only（1名閲覧、印刷不可）USD3,570 ⇒換算￥535,500見積依頼/購入/質問フォーム
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

アライドマーケットリサーチ社による当調査レポートでは、世界の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模が2022年から2031年にかけて年平均9.0％成長し、2021年の496.4 millionドルから2031年には1,175.0 million ドルに達すると予測しています。当書は、先進臨床判断支援プラットフォームの世界市場を調査対象とし、イントロダクション、エグゼクティブサマリー、市場概要、種類別（治療、診断）分析、モデル別（知識ベース、非知識ベース）分析、施設別（病院、外来診療所）分析、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米・中東/アフリカ）分析、企業状況などの項目を掲載しています。なお、当市場の主要企業には、Oracle Corporation、Wolters Kluwer、Meditech、IBM Watson Health、Veradigm Inc.、Epic Systems Corporation、NextGen Healthcare Inc.、Zynx health、Siemens Healthineers、Relx Groupなどが含まれております。
・イントロダクション
・エグゼクティブサマリー
・市場概要
・世界の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模：種類別
　 - 治療支援プラットフォームの市場規模
　 - 診断支援プラットフォームの市場規模
・世界の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模：モデル別
　 - 臨床知識ベースの市場規模
　 - 臨床非知識ベースの市場規模
・世界の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模：施設別
　 - 病院における市場規模
　 - 外来診療所における市場規模
・世界の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模：地域別
　 - 北米の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模
　 - ヨーロッパの先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模
　 - アジア太平洋の先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模
　 - 中南米・中東/アフリカの先進臨床判断支援プラットフォーム市場規模
・企業状況
・企業情報

The Advanced Clinical Decision Support Platforms Market valued for $496.4 million in 2021 and is estimated to reach $1,175.0 million by 2031, exhibiting a CAGR of 9.0% from 2022 to 2031. 
Advanced clinical decision support platforms or computerized clinical decision support systems (CDSS) represent a paradigm shift in healthcare sector. CDSS are used to augment clinicians in their complex decision-making processes. It is a type of system that offers health information technology to doctors, staff, patients, and other individuals with knowledge and person-specific information that are intelligently filtered or provided at the right moment to enhance health and health care. Clinical decision support systems are core component of electronic health records. These tools can alert the physician about potential errors, remind them to provide preventive care, help them to make diagnosis, and assist with treatment.
The growth of advanced clinical decision support platforms market is driven by technological advancement in the development of different clinical decision support systems and increase in number of various strategies adopted such as product launch and product approval by the key market players. In addition, rise in government initiatives for promoting digital healthcare boosts the market growth. Governments across the world are increasingly taking steps to promote digital health and the use of advanced clinical decision support systems. Thus, this factor is attributed to drive the demand for advanced clinical decision support systems and fuel the growth of market.
Moreover, there is rise in the prevalence of chronic diseases such as diabetes, cancer, and cardiovascular diseases, which drives the demand for advanced clinical decision support systems, as these systems help healthcare professionals to provide better care for such conditions. Clinical decision support systems (CDSSs) can help clinicians to assess cardiovascular disease (CVD) risk & manage CVD risk factors by providing tailored assessments and treatment recommendations based on individual patient data. As Cardiovascular disease is the term for all types of diseases that affect the heart or blood vessels, including coronary heart disease, which can cause heart attacks, stroke, congenital heart defects, therefore, clinical decision support system can also be useful in treatment of coronary heart disease.
Thus, rise in prevalence of coronary heart disease fosters the demand for advanced clinical decision support system by physicians and fuels the growth of market. For instance, according to report shared by Center for Disease Control and Prevention (CDC), it was reported that, coronary heart disease is the most common type of heart disease, killing 382,820 people in the U.S. in 2020. Moreover, in 2020, about 2 in 10 deaths from coronary artery disease (CAD) were in adults less than 65 years old.
Clinical decision support systems are often integrated into telemedicine clinical practice. Thus, rise in usage of telemedicine platform by physician contributes to the growth of market. For instance, according to Centers for Disease Control and Prevention (CDC) in December 2022, it was reported that, from 2019 to 2021, the use of telemedicine technology increased for office-based physicians from 15.4% to 85.9%. In both 2019 and 2021, the use of telemedicine technology was higher among primary care physicians and medical specialty physicians On the other hand, high cost of electronic health record systems and cyber security issues associated with advanced clinical decision support platforms are some factors that are anticipated to restrain the growth of the advanced clinical decision support platforms market.

The advanced clinical decision support platforms market is segmented into type, model, setting, and region. By type, the market is bifurcated into therapeutic and diagnostic. The diagnostic segment is further bifurcated into hospitals and ambulatory care. Therapeutic segment is further subdivided into hospitals and ambulatory care. By model, the market is divided into knowledge based and non-knowledge based. By setting, the market is classified into hospital and ambulatory care.

Region-wise; the market is analyzed across North America (U.S., Canada, Mexico), Europe (Germany, France, UK, Italy, Spain, and rest of Europe), Asia-Pacific (Japan, China, India, Australia, South Korea, and rest of Asia Pacific), and LAMEA (Brazil, Saudi Arabia, South Africa, and rest of LAMEA).  Some of the major companies that operate in the global advanced clinical decision support platforms market include Siemens Healthineers, Wolters Kluwer, Zynx Health, Oracle Corporation, IBM Watson Health, NextGen Healthcare Inc., Veradigm Inc., Meditech, Epic Systems Corporation, and Elsevier B.V.

Key Benefits For Stakeholders
●This report provides a quantitative analysis of the market segments, current trends, estimations, and dynamics of the advanced clinical decision support platforms market analysis from 2021 to 2031 to identify the prevailing advanced clinical decision support platforms market opportunities.
●The market research is offered along with information related to key drivers, restraints, and opportunities.
●Porter’s five forces analysis highlights the potency of buyers and suppliers to enable stakeholders make profit-oriented business decisions and strengthen their supplier-buyer network.
●In-depth analysis of the advanced clinical decision support platforms market segmentation assists to determine the prevailing market opportunities.
●Major countries in each region are mapped according to their revenue contribution to the global market.
●Market player positioning facilitates benchmarking and provides a clear understanding of the present position of the market players.
●The report includes the analysis of the regional as well as global advanced clinical decision support platforms market trends, key players, market segments, application areas, and market growth strategies.

Key Market Segments

By Model
● Knowledge based
● Non Knowledge based

By Setting
● Ambulatory care
● Hospitals

By Type
● Therapeutic
○ Setting
○ Hospitals
○ Ambulatory care
● Diagnostic
○ Setting
○ Hospitals
○ Ambulatory care

By Region
● North America
○ U.S.
○ Canada
○ Mexico
● Europe
○ Germany
○ France
○ UK
○ Italy
○ Spain
○ Rest of Europe
● Asia-Pacific
○ Japan
○ China
○ India
○ Australia
○ South Korea
○ Rest of Asia-Pacific
● LAMEA
○ Brazil
○ Saudi Arabia
○ South Africa
○ Rest of LAMEA

● Key Market Players
○ Oracle Corporation
○ Wolters Kluwer
○ Meditech
○ IBM Watson Health
○ Veradigm Inc.
○ Epic Systems Corporation
○ NextGen Healthcare Inc.
○ Zynx health
○ Siemens Healthineers
○ Relx Group

❖ レポートの目次 ❖

第1章：序論
1.1. レポートの概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
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. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資先
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの交渉力
3.3.2. バイヤーの交渉力
3.3.3. 代替品の脅威
3.3.4. 新規参入の脅威
3.3.5.競争の激化
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 投薬ミスの発生率の増加
3.4.1.2. 電子医療記録システムの導入拡大
3.4.1.3. 高齢者人口の増加と慢性疾患の有病率の増加

3.4.2. 制約要因
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. データ侵害の発生率の増加

3.4.3. 機会
3.4.3.1. 市場発展のための主要戦略の採用数の増加

3.5. COVID-19による市場への影響分析
第4章：高度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
4.2.1. 主要市場動向、成長要因、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. 治療分野別高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場
4.2.4.1. 病院市場 地域別市場規模と予測
4.2.4.2. 外来診療市場 地域別市場規模と予測
4.3. 診断
4.3.1. 主要市場動向、成長要因、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. 診断分野別高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場
4.3.4.1. 病院市場 地域別市場規模と予測
4.3.4.2.外来ケア市場規模と予測（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. ナレッジベース
5.2.1. 主要市場動向、成長要因、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. 非ナレッジベース
5.3.1. 主要市場動向、成長要因、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：高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
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、機会
6.2.2. 地域別市場規模および予測
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、機会
6.3.2. 地域別市場規模および予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
第7章：高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（地域別）
7.1. 概要
7.1.1. 地域別市場規模および予測
7.2. 北米
7.2.1. 主要動向と機会
7.2.2. タイプ別市場規模および予測
7.2.2.1. 北米における治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.2.2.2. 北米における診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.2.3.市場規模と予測（モデル別）
7.2.4. 市場規模と予測（設定別）
7.2.5. 市場規模と予測（国別）
7.2.5.1. 米国
7.2.5.1.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.2.5.1.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.2.5.1.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.2.5.1.4. 市場規模と予測（設定別）
7.2.5.2. カナダ
7.2.5.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.2.5.2.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.2.5.2.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.2.5.2.4. 市場規模と予測（設定別）
7.2.5.3. メキシコ
7.2.5.3.1.主要市場動向、成長要因、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（設定別）
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 主要動向と機会
7.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.2.1. ヨーロッパにおける治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.3.2.2. ヨーロッパにおける診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5. 市場規模と予測（国別）
7.3.5.1. ドイツ
7.3.5.1.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.1.2.市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.1.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.1.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5.2. フランス
7.3.5.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.2.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.2.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.2.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5.3. 英国
7.3.5.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.3.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5.4. イタリア
7.3.5.4.1.主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.4.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.4.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5.5. スペイン
7.3.5.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.5.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.5.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.5.4. 市場規模と予測（設定別）
7.3.5.6. その他のヨーロッパ
7.3.5.6.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.3.5.6.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.6.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.3.5.6.4.市場規模と予測（設定別）
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. アジア太平洋地域の治療用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.4.2.2. アジア太平洋地域の診断用高度臨床意思決定支援プラットフォーム市場（設定別）
7.4.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.4. 市場規模と予測（設定別）
7.4.5. 市場規模と予測（国別）
7.4.5.1. 日本
7.4.5.1.1. 主要市場トレンド、成長要因、および機会
7.4.5.1.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.1.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.1.4. 市場規模と予測（設定別）
7.4.5.2.中国
7.4.5.2.1. 主要市場動向、成長要因、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（設定別）
7.4.5.3. インド
7.4.5.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.4.5.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.3.4. 市場規模と予測（設定別）
7.4.5.4. オーストラリア
7.4.5.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.4.5.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.4.3.市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.4.4. 市場規模と予測（設定別）
7.4.5.5. 韓国
7.4.5.5.1. 主要な市場動向、成長要因、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（設定別）
7.4.5.6. その他のアジア太平洋地域
7.4.5.6.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.4.5.6.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.6.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.4.5.6.4. 市場規模と予測（設定別）
7.5. LAMEA
7.5.1. 主要な動向と機会
7.5.2.市場規模と予測（タイプ別）
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（設定別）
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（設定別）
7.5.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.4. 市場規模と予測（設定別）
7.5.5. 市場規模と予測（国別）
7.5.5.1. ブラジル
7.5.5.1.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.5.5.1.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.1.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.5.1.4. 市場規模と予測（設定別）
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、機会
7.5.5.2.市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.2.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.5.2.4. 市場規模と予測（設定別）
7.5.5.3. 南アフリカ
7.5.5.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.5.5.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.3.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.5.3.4. 市場規模と予測（設定別）
7.5.5.4. LAMEAのその他の地域
7.5.5.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.5.5.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.4.3. 市場規模と予測（モデル別）
7.5.5.4.4.市場規模と予測（設定別）
第8章：競争環境
8.1. はじめに
8.2. 成功戦略
8.3. 上位10社の製品マッピング
8.4. 競合ダッシュボード
8.5. 競合ヒートマップ
8.6. 2021年における上位企業のポジショニング
第9章：企業プ​​ロフィール
9.1. IBM Watson Health
9.1.1. 会社概要
9.1.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.2. 医療技術
9.2.1. 会社概要
9.2.2. 主要役員
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. 主要役員
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. Siemens Healthineers
9.4.1. 会社概要
9.4.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.5. Veradigm Inc.
9.5.1. 会社概要
9.5.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.6. Wolters Kluwer
9.6.1. 会社概要
9.6.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.7. Zynx health
9.7.1. 会社概要
9.7.2. 主要役員
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. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.9. Epic Systems Corporation
9.9.1. 会社概要
9.9.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開
9.10. Relx Group
9.10.1. 会社概要
9.10.2. 主要役員
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. 主要な戦略的動きと展開

CHAPTER 1: INTRODUCTION
1.1. Report description
1.2. Key market segments
1.3. Key benefits to the stakeholders
1.4. Research Methodology
1.4.1. Primary research
1.4.2. Secondary research
1.4.3. Analyst tools and models
CHAPTER 2: EXECUTIVE SUMMARY
2.1. CXO Perspective
CHAPTER 3: MARKET OVERVIEW
3.1. Market definition and scope
3.2. Key findings
3.2.1. Top impacting factors
3.2.2. Top investment pockets
3.3. Porter’s five forces analysis
3.3.1. Bargaining power of suppliers
3.3.2. Bargaining power of buyers
3.3.3. Threat of substitutes
3.3.4. Threat of new entrants
3.3.5. Intensity of rivalry
3.4. Market dynamics
3.4.1. Drivers
3.4.1.1. Growth in incidence of medication error
3.4.1.2. Increase in application of electronic health record system
3.4.1.3. Rise in geriatric population and increase in prevalence of chronic diseases

3.4.2. Restraints
3.4.2.1. Data security concerns related to cloud based CDSS
3.4.2.2. Increase in the incidence of data breach

3.4.3. Opportunities
3.4.3.1. Increase in number of adoptions of key strategies for development of market

3.5. COVID-19 Impact Analysis on the market
CHAPTER 4: ADVANCED CLINICAL DECISION SUPPORT PLATFORMS MARKET, BY TYPE
4.1. Overview
4.1.1. Market size and forecast
4.2. Therapeutic
4.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.2.2. Market size and forecast, by region
4.2.3. Market share analysis by country
4.2.4. Therapeutic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
4.2.4.1. Hospitals Market size and forecast, by region
4.2.4.2. Ambulatory care Market size and forecast, by region
4.3. Diagnostic
4.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.3.2. Market size and forecast, by region
4.3.3. Market share analysis by country
4.3.4. Diagnostic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
4.3.4.1. Hospitals Market size and forecast, by region
4.3.4.2. Ambulatory care Market size and forecast, by region
CHAPTER 5: ADVANCED CLINICAL DECISION SUPPORT PLATFORMS MARKET, BY MODEL
5.1. Overview
5.1.1. Market size and forecast
5.2. Knowledge based
5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2. Market size and forecast, by region
5.2.3. Market share analysis by country
5.3. Non Knowledge based
5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2. Market size and forecast, by region
5.3.3. Market share analysis by country
CHAPTER 6: ADVANCED CLINICAL DECISION SUPPORT PLATFORMS MARKET, BY SETTING
6.1. Overview
6.1.1. Market size and forecast
6.2. Hospitals
6.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.2. Market size and forecast, by region
6.2.3. Market share analysis by country
6.3. Ambulatory care
6.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.2. Market size and forecast, by region
6.3.3. Market share analysis by country
CHAPTER 7: ADVANCED CLINICAL DECISION SUPPORT PLATFORMS MARKET, BY REGION
7.1. Overview
7.1.1. Market size and forecast By Region
7.2. North America
7.2.1. Key trends and opportunities
7.2.2. Market size and forecast, by Type
7.2.2.1. North America Therapeutic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.2.2.2. North America Diagnostic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.2.3. Market size and forecast, by Model
7.2.4. Market size and forecast, by Setting
7.2.5. Market size and forecast, by country
7.2.5.1. U.S.
7.2.5.1.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.2.5.1.2. Market size and forecast, by Type
7.2.5.1.3. Market size and forecast, by Model
7.2.5.1.4. Market size and forecast, by Setting
7.2.5.2. Canada
7.2.5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.2.5.2.2. Market size and forecast, by Type
7.2.5.2.3. Market size and forecast, by Model
7.2.5.2.4. Market size and forecast, by Setting
7.2.5.3. Mexico
7.2.5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.2.5.3.2. Market size and forecast, by Type
7.2.5.3.3. Market size and forecast, by Model
7.2.5.3.4. Market size and forecast, by Setting
7.3. Europe
7.3.1. Key trends and opportunities
7.3.2. Market size and forecast, by Type
7.3.2.1. Europe Therapeutic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.3.2.2. Europe Diagnostic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.3.3. Market size and forecast, by Model
7.3.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5. Market size and forecast, by country
7.3.5.1. Germany
7.3.5.1.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.1.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.1.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.1.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5.2. France
7.3.5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.2.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.2.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.2.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5.3. UK
7.3.5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.3.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.3.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.3.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5.4. Italy
7.3.5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.4.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.4.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.4.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5.5. Spain
7.3.5.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.5.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.5.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.5.4. Market size and forecast, by Setting
7.3.5.6. Rest of Europe
7.3.5.6.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.5.6.2. Market size and forecast, by Type
7.3.5.6.3. Market size and forecast, by Model
7.3.5.6.4. Market size and forecast, by Setting
7.4. Asia-Pacific
7.4.1. Key trends and opportunities
7.4.2. Market size and forecast, by Type
7.4.2.1. Asia-Pacific Therapeutic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.4.2.2. Asia-Pacific Diagnostic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.4.3. Market size and forecast, by Model
7.4.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5. Market size and forecast, by country
7.4.5.1. Japan
7.4.5.1.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.1.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.1.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.1.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5.2. China
7.4.5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.2.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.2.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.2.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5.3. India
7.4.5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.3.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.3.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.3.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5.4. Australia
7.4.5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.4.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.4.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.4.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5.5. South Korea
7.4.5.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.5.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.5.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.5.4. Market size and forecast, by Setting
7.4.5.6. Rest of Asia-Pacific
7.4.5.6.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.5.6.2. Market size and forecast, by Type
7.4.5.6.3. Market size and forecast, by Model
7.4.5.6.4. Market size and forecast, by Setting
7.5. LAMEA
7.5.1. Key trends and opportunities
7.5.2. Market size and forecast, by Type
7.5.2.1. LAMEA Therapeutic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.5.2.2. LAMEA Diagnostic Advanced Clinical Decision Support Platforms Market by Setting
7.5.3. Market size and forecast, by Model
7.5.4. Market size and forecast, by Setting
7.5.5. Market size and forecast, by country
7.5.5.1. Brazil
7.5.5.1.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.5.5.1.2. Market size and forecast, by Type
7.5.5.1.3. Market size and forecast, by Model
7.5.5.1.4. Market size and forecast, by Setting
7.5.5.2. Saudi Arabia
7.5.5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.5.5.2.2. Market size and forecast, by Type
7.5.5.2.3. Market size and forecast, by Model
7.5.5.2.4. Market size and forecast, by Setting
7.5.5.3. South Africa
7.5.5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.5.5.3.2. Market size and forecast, by Type
7.5.5.3.3. Market size and forecast, by Model
7.5.5.3.4. Market size and forecast, by Setting
7.5.5.4. Rest of LAMEA
7.5.5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.5.5.4.2. Market size and forecast, by Type
7.5.5.4.3. Market size and forecast, by Model
7.5.5.4.4. Market size and forecast, by Setting
CHAPTER 8: COMPETITIVE LANDSCAPE
8.1. Introduction
8.2. Top winning strategies
8.3. Product Mapping of Top 10 Player
8.4. Competitive Dashboard
8.5. Competitive Heatmap
8.6. Top player positioning, 2021
CHAPTER 9: COMPANY PROFILES
9.1. IBM Watson Health
9.1.1. Company overview
9.1.2. Key Executives
9.1.3. Company snapshot
9.1.4. Operating business segments
9.1.5. Product portfolio
9.1.6. Business performance
9.1.7. Key strategic moves and developments
9.2. Meditech
9.2.1. Company overview
9.2.2. Key Executives
9.2.3. Company snapshot
9.2.4. Operating business segments
9.2.5. Product portfolio
9.3. NextGen Healthcare Inc.
9.3.1. Company overview
9.3.2. Key Executives
9.3.3. Company snapshot
9.3.4. Operating business segments
9.3.5. Product portfolio
9.3.6. Business performance
9.4. Siemens Healthineers
9.4.1. Company overview
9.4.2. Key Executives
9.4.3. Company snapshot
9.4.4. Operating business segments
9.4.5. Product portfolio
9.4.6. Business performance
9.4.7. Key strategic moves and developments
9.5. Veradigm Inc.
9.5.1. Company overview
9.5.2. Key Executives
9.5.3. Company snapshot
9.5.4. Operating business segments
9.5.5. Product portfolio
9.5.6. Business performance
9.5.7. Key strategic moves and developments
9.6. Wolters Kluwer
9.6.1. Company overview
9.6.2. Key Executives
9.6.3. Company snapshot
9.6.4. Operating business segments
9.6.5. Product portfolio
9.6.6. Business performance
9.6.7. Key strategic moves and developments
9.7. Zynx health
9.7.1. Company overview
9.7.2. Key Executives
9.7.3. Company snapshot
9.7.4. Operating business segments
9.7.5. Product portfolio
9.8. Oracle Corporation
9.8.1. Company overview
9.8.2. Key Executives
9.8.3. Company snapshot
9.8.4. Operating business segments
9.8.5. Product portfolio
9.8.6. Business performance
9.8.7. Key strategic moves and developments
9.9. Epic Systems Corporation
9.9.1. Company overview
9.9.2. Key Executives
9.9.3. Company snapshot
9.9.4. Operating business segments
9.9.5. Product portfolio
9.9.6. Key strategic moves and developments
9.10. Relx Group
9.10.1. Company overview
9.10.2. Key Executives
9.10.3. Company snapshot
9.10.4. Operating business segments
9.10.5. Product portfolio
9.10.6. Business performance
9.10.7. Key strategic moves and developments
※参考情報

先進臨床判断支援プラットフォームは、医療分野において医療従事者が診断や治療などの決定を下す際に支援するための技術的な基盤です。これらのプラットフォームは、医療データの収集、分析、提示に基づいており、臨床判断をより迅速かつ正確に行うことを目的としています。
先進臨床判断支援プラットフォームの基盤には、人工知能（AI）、機械学習、ビッグデータ解析、自然言語処理などの先端技術が組み込まれています。これらの技術は、膨大な医療データ、診療ガイドライン、過去の症例データなどを処理し、医療従事者に対して的確な情報を提供します。その結果、診断精度の向上や治療方法の選択に際しての信頼性の向上が期待できます。

このプラットフォームにはさまざまな種類があります。例えば、症例ベースの推奨システムでは、過去の患者データを基にして、似たような症例に対する治療法や診断結果を提示します。これにより、医療従事者は自身の経験だけではなく、広範なデータに基づいた情報を参照することができ、より良い医療判断が可能となります。

また、これらのプラットフォームは、臨床ガイドラインに従った診断支援も行います。具体的には、医学会が策定した最新のガイドラインや研究成果に基づき、患者に最適な治療法を提案することで、エビデンスに基づく医療を促進します。医療機関によっては、処方支援機能を備えたプラットフォームもあり、薬剤の相互作用やアレルギー情報を自動で評価し、適切な処方決定をサポートします。

用途の面では、先進臨床判断支援プラットフォームは、診断支援、治療計画の立案、患者モニタリング、さらには予後予測など多岐にわたります。例えば、癌の診断においては、画像診断データの解析によって、腫瘍の進行度や種類を特定し、治療の適用可能性を評価するために活用されます。慢性疾患の管理においては、患者のバイタルサインをリアルタイムでモニタリングし、変化を把握することで病状の悪化に素早く対応する手段として用いられます。

さらに、先進臨床判断支援プラットフォームは、教育や研修の場においても利用されることがあります。新しい医療従事者が、過去の症例や重要な診断基準を学ぶ際の教材として機能し、実践的なスキルの向上を助けます。

関連技術としては、クラウドコンピューティングの進展により、データの保存や共有が容易になり、医療機関間での情報連携がスムーズになることがあります。また、センサ技術やウェアラブルデバイスの普及は、患者からリアルタイムでデータを収集し、それを分析する基盤を提供しています。これらの情報が統合され、AIが活用されることで、さらに質の高い臨床支援が実現されます。

とはいえ、先進臨床判断支援プラットフォームの導入には課題も存在します。大量のデータを正確に扱うためのインフラやセキュリティ対策、データのプライバシーに関する法律や規制への対応が求められます。そして、医療従事者の信頼を得るためには、この支援プラットフォームが示す情報がどれだけ正確であるかが重要な要素となります。

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、患者に対する診療の効率化を図るための鍵となる技術です。今後の医療現場において、これらの技術がどのように普及し、進化していくのかが注目されます。


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★リサーチレポート[ 先進臨床判断支援プラットフォームの世界市場2021-2031：機会分析・産業予測(Advanced Clinical Decision Support Platforms Market By Type (Therapeutic, Diagnostic), By Model (Knowledge based, Non Knowledge based), By Setting (Hospitals, Ambulatory care): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2031)]についてメールでお問い合わせはこちらでお願いします。
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