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世界のヘルスケアビッグデータ分析市場は、2024年に468億ドルの規模に達し、2033年までに1235.1億ドルへ成長、2025年から2033年にかけて年平均成長率（CAGR）11.28%が見込まれています。2024年には北米が市場の52.5%以上を占め、先進的なヘルスケア技術の導入、ビッグデータソリューションへの投資、政府支援が成長を牽引しています。
市場拡大の背景には、電子カルテ（EHR）、医療画像技術、ウェアラブルデバイス、遠隔医療プラットフォームの普及によるヘルスケアデータの爆発的な増加があります。これらの多様なデータは高度な分析ツールを必要とし、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、クラウドコンピューティングの統合により、データ処理の効率と精度が向上しています。これにより、意思決定、患者ケア、業務フローの改善に繋がる洞察が得られています。また、個々の患者に合わせた治療を提供する精密医療への移行も、遺伝情報や臨床履歴の分析を通じて個別化された治療計画を可能にし、市場成長を強く後押ししています。
米国は、主要なヘルスケア機関やテクノロジー企業の存在により、ビッグデータ分析における協力と革新を促進し、市場で重要な役割を担っています。予測分析やリスク管理分析に特化した新興技術やスタートアップへの投資も活発で、例えばBanner Healthはリスク管理スタートアップ1mの資金調達を主導し、サイバーセキュリティや政策変更などのリスク評価を通じて戦略的意思決定を支援しています。
ヘルスケアビッグデータ分析市場の主要トレンドは三つあります。第一に「データ量の増加」です。EHRの普及に加え、ウェアラブルデバイスの利用拡大が大量のデータを生み出し、従来の分析手法では対応しきれないため、ビッグデータ分析の重要性が高まっています。第二に「先進技術の統合」です。AI、ML、ブロックチェーン、NLP、ロボティクス、遠隔医療、クラウドコンピューティングなどの技術がヘルスケア業務の効率化を推進しています。McKinseyの報告では、ヘルスケア分野におけるAIはコスト削減と業務改善で1500億ドルの機会を創出し、診断精度向上や非構造化データからの情報抽出に貢献するとされています。第三に「患者アウトカムの向上への注力」です。コストを抑えつつ患者アウトカムの改善を目指す価値ベースのケアへの需要が高まり、ビッグデータ分析は患者アウトカムの追跡、治療計画の遵守監視、品質向上とコスト削減に繋がる介入策の特定を可能にします。これにより、組織の年間費用を25%以上削減できると期待され、集団全体の健康管理にも貢献します。
市場はコンポーネント、分析タイプなどで分類されます。コンポーネント別では、分析ソリューションの導入、統合、管理に不可欠なコンサルティング、メンテナンス、サポート、トレーニングを含む「サービス」が2024年に市場シェアの52.3%を占める最大のセグメントです。分析タイプ別では、過去のデータを理解しトレンドを特定する基盤となる「記述的分析」が2024年に市場シェアの35.1%を占める最大のセグメントとなっています。これは、大規模データセットを実用的な洞察に要約し、パフォーマンス監視や戦略評価に広く利用されるためです。
記述的分析は、医療分野の業務効率向上と患者ケア強化に不可欠であり、組織の意思決定支援、リソース配分最適化、規制遵守に貢献する。視覚化ツールの進化でデータ解釈をより効果的にする。
配信モデル別では、オンデマンド型が2024年に市場の54.8%を占め、最大のセグメント。クラウドベースで柔軟性、拡張性、費用対効果に優れ、初期投資なしで分析ツールやサービスへのアクセスを可能にする。リアルタイムデータアクセスと共同意思決定を促進し、迅速な更新と新機能の展開をサポートする。
アプリケーション別では、臨床分析が2024年に47.5%の市場シェアを占め、優位性を示す。これは、患者ケア向上と臨床ワークフロー最適化に不可欠なためだ。電子カルテ、検査結果、画像診断からの広範な患者情報を分析し、正確な診断、個別化された治療戦略、慢性疾患の監視を支援。患者の転帰予測、リスク特定、予防的ケア戦略の実行により、合併症を最小限に抑え、再入院を減少させる。リアルタイム分析は、緊急サービスでの意思決定を改善し、人口健康管理やエビデンスに基づくケアの確立にも貢献する。
エンドユーザー別では、病院と診療所が2024年に65.7%の市場シェアを占める最大のセグメントである。これらの組織は、業務効率、患者の転帰、リソース管理の改善を必要とし、電子カルテや画像システムなどから膨大なデータを生成する。ビッグデータツールを活用し、リソース配分の最適化、患者の入院予測、待ち時間の短縮を図る。個別化された治療戦略や診断精度の向上にも寄与し、特に慢性疾患や集中治療において合併症回避と転帰改善のための予測分析が利用される。分析を臨床ワークフローに統合することで、リアルタイムの意思決定が強化され、ケアの質を確保しつつ、非効率性を特定し、コストを削減する。
地域別では、北米が2024年に52.5%の市場シェアを占め、市場をリード。高度な技術インフラと革新的なソリューションの早期導入、医療提供者、研究機関、分析企業間の強固なエコシステムに起因する。政府による医療ITイニシアチブへの強力な支援、相互運用性とデータ共有を促進する政策、AIおよびMLへの戦略的投資が市場をさらに強化している。
北米市場において、米国は83.00%を占める。データ駆動型技術の進歩は医療を革新し、ビッグデータ分析の採用を促進。2023年には米国の医療費が7.5%増加し、4.9兆ドルに達した。この医療インフラ投資は、患者ケア、業務効率、コスト管理改善のためのビッグデータ分析統合を支援。効果的な診断、予測分析、個別化治療計画を可能にし、接続性向上と高度なストレージ機能が医療提供者間の相互運用性を改善し、患者ケアの遅延を減少させる。リアルタイムの洞察活用で、疾病発生や緊急事態に効果的に対処し、転帰改善と運用コスト削減を実現する。
欧州では、慢性疾患増加と高齢化が医療ソリューション需要を高める。ビッグデータ分析は、膨大な医療データを分析し、パターン特定、患者ニーズ予測で課題に対処。分析ツールへの戦略的投資は、診断精度を高め、治療戦略を最適化し、コストを削減する。欧州のヘルステック資金は2023年の97億ドルから2024年には112億ドルに増加し、医療ビッグデータ分析のイノベーションを強力に支援。データ駆動型の洞察は、新たな健康問題研究を導き、予防策と長期計画を支援する。
アジア太平洋地域では、医療サービスの範囲拡大がビッグデータ分析の重要性を強調している。パンデミック発生後、インドの医療インフラは大幅に拡大し、病院数は2019年の43,500から2024年には54,000以上に増加した。
医療ビッグデータ分析市場は、2024年に27%成長し、38,000に達すると予測されており、ヘルスケア分野におけるビッグデータ活用が急速に拡大しています。この成長は、患者転帰の改善、リソース配分の最適化、臨床試験の効率化、公衆衛生イニシアチブの強化に大きく貢献しています。データ処理の革新により、患者行動、治療効果、疾患傾向に関する実用的な洞察が得られ、個別化された医療ソリューションの提供や、医療アクセスと費用のギャップを埋めることが可能になります。また、分析は新薬開発の迅速化や、疾患有病率の傾向特定を通じて政策立案を支援し、医療従事者向けの分析統合トレーニングプログラムも強化されています。
ラテンアメリカの医療ビッグデータ分析市場は、健康管理への注力の高まりと電子医療記録（EMR）の広範な採用によって推進されています。ブラジルはラテンアメリカ最大の医療市場であり、GDPの9.47%（1,610億米ドル相当）を医療に投じ、7,191の病院のうち62%が私営です。約5,070万人のブラジル人が民間医療を利用しており、これが膨大なデータ生成を促しています。患者データ収集プロセスの強化は、より精密な診断と個別化された治療戦略を可能にし、ウェアラブルデバイスやモバイルアプリケーションの統合がデータプールをさらに充実させています。デジタルヘルスケアに対する規制支援の改善はデータ標準化を強化し、相互運用性を促進。慢性疾患管理やリソース最適化のための予測分析ツールの利用拡大、データストレージとセキュリティインフラへの投資も市場成長を後押ししています。
中東およびアフリカの医療ビッグデータ分析市場では、医療施設と専門家の増加が業務効率化のための分析導入を促進しています。ドバイ保健都市庁の報告によると、2022年までにドバイには56の病院を含む4,482の民間医療施設と55,208人の認可された医療専門家が存在し、医療専門家は10-15%、施設は3-6%の成長が見込まれています。デジタル化されたシステムによる患者データへのアクセス向上はケア提供プロセスを合理化し、高度な画像技術や遠隔医療プラットフォームの導入は分析のための豊富なデータを生成。患者の待ち時間短縮や治療ワークフロー改善への取り組みがデータ駆動型洞察の導入を奨励し、医療スタッフの分析ツール活用訓練への注力も採用率を高めています。グローバルな研究機関との戦略的パートナーシップは地域特有の分析フレームワーク開発に貢献し、人口健康分析の拡大は予防医療戦略を支援し、より良い健康転帰とリソース最適化を推進しています。
競争環境において、主要企業はイノベーション、戦略的パートナーシップ、買収を通じて能力と市場プレゼンスの拡大に注力しています。彼らは分析プラットフォームの強化、AIや機械学習（ML）などの先進技術の統合、相互運用性の向上に多額の研究投資を行っています。また、個別化医療や予測分析への高まる需要に対応するため、ソリューションのカスタマイズを重視。医療提供者や組織との協業を通じて、特定の業界課題に対処するソリューションを共同開発しています。例えば、2024年11月には、医療AI企業SukiがMEDENTおよびAzalea Healthと提携し、顧客のEHRシステムにAI対応プラットフォームを連携させることで、ユーザーエクスペリエンスと患者ケアの向上を目指しています。
最近の動向としては、2024年12月にCarolinaEast Health Systemが患者ケア向上のための新しい電子健康記録（EHR）システムを導入し、医療提供の近代化における重要な一歩を踏み出しました。2024年11月には、シンガポール保健省が来年から全ての民間病院が国家電子医療記録システムに接続されると発表し、公私間の情報共有を合理化することで患者転帰の改善を目指しています。同月、OracleはOracle Cloud Infrastructureを基盤とし、AIとリアルタイムデータ分析を活用してワークフローを簡素化し、管理タスクを最小限に抑えつつ、より個別化されたケアへの道を開く新しいEHRシステムを発表しました。
本レポートは、2024年を基準年とし、2019年から2024年までの履歴期間と2025年から2033年までの予測期間をカバーし、医療ビッグデータ分析市場の包括的な分析を提供します。分析対象は、コンポーネント（サービス、ソフトウェア、ハードウェア）、分析タイプ（記述的分析、予測分析、処方的分析、認知的分析）、提供モデル（オンプレミス、オンデマンド）、アプリケーション（財務分析、臨床分析、運用分析など）、エンドユーザー（病院・診療所、金融・保険機関、研究機関）、および地域（アジア太平洋、ヨーロッパ、北米、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）にわたります。主要企業として、Cloudera, Inc.、Cognizant、Epic Systems Corporation、GE HealthCare、Oracle Corporation、Siemens AGなどが挙げられています。
1 序文
2 範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界トレンド
5 世界のヘルスケアビッグデータ分析市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 コンポーネント別市場内訳
5.5 分析タイプ別市場内訳
5.6 デリバリーモデル別市場内訳
5.7 アプリケーション別市場内訳
5.8 エンドユーザー別市場内訳
5.9 地域別市場内訳
5.10 市場予測
6 コンポーネント別市場内訳
6.1 サービス
6.1.1 市場トレンド
6.1.2 市場予測
6.2 ソフトウェア
6.2.1 市場トレンド
6.2.2 主要な種類
6.2.2.1 電子カルテソフトウェア
6.2.2.2 診療管理ソフトウェア
6.2.2.3 ワークフォース管理ソフトウェア
6.2.3 市場予測
6.3 ハードウェア
6.3.1 市場トレンド
6.3.2 主要な種類
6.3.2.1 データストレージ
6.3.2.2 ルーター
6.3.2.3 ファイアウォール
6.3.2.4 仮想プライベートネットワーク
6.3.2.5 Eメールサーバー
6.3.2.6 その他
6.3.3 市場予測
7 分析タイプ別市場内訳
7.1 記述的分析
7.1.1 市場トレンド
7.1.2 市場予測
7.2 予測的分析
7.2.1 市場トレンド
7.2.2 市場予測
7.3 処方的分析
7.3.1 市場トレンド
7.3.2 市場予測
7.4 コグニティブ分析
7.4.1 市場トレンド
7.4.2 市場予測
8 デリバリーモデル別市場内訳
8.1 オンプレミスデリバリーモデル
8.1.1 市場トレンド
8.1.2 市場予測
8.2 オンデマンドデリバリーモデル
8.2.1 市場トレンド
8.2.2 市場予測
9 アプリケーション別市場内訳
9.1 財務分析
9.1.1 市場トレンド
9.1.2 市場予測
9.2 臨床分析
9.2.1 市場トレンド
9.2.2 市場予測
9.3 運用分析
9.3.1 市場トレンド
9.3.2 市場予測
9.4 その他
9.4.1 市場トレンド
9.4.2 市場予測
10 エンドユーザー別市場内訳
10.1 病院および診療所
10.1.1 市場トレンド
10.1.2 市場予測
10.2 金融・保険機関
10.2.1 市場トレンド
10.2.2 市場予測
10.3 研究機関
10.3.1 市場トレンド
10.3.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 市場トレンド
11.1.2 市場予測
11.2 ヨーロッパ
11.2.1 市場動向
11.2.2 市場予測
11.3 アジア太平洋
11.3.1 市場動向
11.3.2 市場予測
11.4 中東およびアフリカ
11.4.1 市場動向
11.4.2 市場予測
11.5 ラテンアメリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターの5フォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の度合い
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要企業
16.3 主要企業のプロファイル
16.3.1 クラウデラ・インク
16.3.2 コグニザント
16.3.3 コティビティ・インク
16.3.4 エピック・システムズ・コーポレーション
16.3.5 GEヘルスケア
16.3.6 HPデベロップメント・カンパニー・L.P.
16.3.7 メラティブ
16.3.8 フィリップス
16.3.9 オプタム・インク
16.3.10 オラクル・コーポレーション
16.3.11 SASインスティチュート・インク
16.3.12 シーメンスAG
16.3.13 ベラダイムLLC
16.3.14 ウィプロ・リミテッド
図目次
図1: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: 主要な推進要因と課題
図2: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: 売上高 (10億米ドル単位), 2019-2024
図3: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: コンポーネント別内訳 (%), 2024
図4: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: 分析タイプ別内訳 (%), 2024
図5: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: デリバリーモデル別内訳 (%), 2024
図6: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: アプリケーション別内訳 (%), 2024
図7: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: エンドユーザー別内訳 (%), 2024
図8: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場: 地域別内訳 (%), 2024
図9: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析市場予測: 売上高 (10億米ドル単位), 2025-2033
図10: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析産業: SWOT分析
図11: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析産業: バリューチェーン分析
図12: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析産業: ポーターの5フォース分析
図13: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (サービス) 市場: 売上高 (100万米ドル単位), 2019 & 2024
図14: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (サービス) 市場予測: 売上高 (100万米ドル単位), 2025-2033
図15: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (ソフトウェア) 市場: 売上高 (100万米ドル単位), 2019 & 2024
図16: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (ソフトウェア) 市場予測: 売上高 (100万米ドル単位), 2025-2033
図17: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (ハードウェア) 市場: 売上高 (100万米ドル単位), 2019 & 2024
図18: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (ハードウェア) 市場予測: 売上高 (100万米ドル単位), 2025-2033
図19: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (記述的分析) 市場: 売上高 (100万米ドル単位), 2019 & 2024
図20: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (記述的分析) 市場予測: 売上高 (100万米ドル単位), 2025-2033
図21: 世界: ヘルスケアビッグデータ分析 (予測的分析) 市場: 売上高 (100万米ドル単位), 2019 & 2024
図22：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（予測分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図23：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（処方分析）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図24：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（処方分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図25：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（コグニティブ分析）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図26：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（コグニティブ分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図27：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（オンプレミス配信モデル）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図28：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（オンプレミス配信モデル）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図29：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（オンデマンド配信モデル）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図30：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（オンデマンド配信モデル）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図31：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（財務分析）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図32：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（財務分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図33：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（臨床分析）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図34：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（臨床分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図35：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（運用分析）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図36：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（運用分析）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図37：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（その他のアプリケーション）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図38：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（その他のアプリケーション）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図39：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（病院および診療所）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図40：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（病院および診療所）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図41：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（金融・保険機関）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図42：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（金融・保険機関）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図43：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（研究機関）市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図44：世界：ヘルスケアビッグデータ分析（研究機関）市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図45：北米：ヘルスケアビッグデータ分析市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図46：北米：ヘルスケアビッグデータ分析市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図47：欧州：ヘルスケアビッグデータ分析市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図48：欧州：ヘルスケアビッグデータ分析市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図49：アジア太平洋：ヘルスケアビッグデータ分析市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図50：アジア太平洋：ヘルスケアビッグデータ分析市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図51：中東およびアフリカ：ヘルスケアビッグデータ分析市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図52：中東およびアフリカ：ヘルスケアビッグデータ分析市場予測：販売額（百万米ドル）、2025-2033年
図53：ラテンアメリカ：ヘルスケアビッグデータ分析市場：販売額（百万米ドル）、2019年および2024年
図54：ラテンアメリカ：ヘルスケアビッグデータ分析市場予測：売上高（百万米ドル）、2025年～2033年
ヘルスケアビッグデータアナリティクスとは、医療分野で生成される膨大かつ多様なデータを収集、保存、処理、分析し、そこから価値ある洞察やパターンを発見するプロセスを指します。この目的は、医療の質の向上、コスト削減、患者アウトカムの改善、新たな治療法の開発などに貢献することです。データ源は多岐にわたり、電子カルテ（EHR）、医療画像データ（MRI、CTスキャン）、ゲノムデータ、ウェアラブルデバイスから得られる生体情報、医療請求データ、公衆衛生データなどが含まれます。これらのデータを統合的に分析することで、これまで見えなかった医療課題の解決や、より効果的な医療提供が可能になります。
分析の種類には主に四つあります。第一に「記述的分析」は、過去に何が起こったのかを明らかにするもので、特定の疾患の発生率や患者の平均滞院日数などを把握します。第二に「診断的分析」は、なぜそれが起こったのかの原因を特定するもので、特定の治療法が期待通りの効果を示さなかった理由や、薬剤の副作用の要因などを深掘りします。第三に「予測的分析」は、将来何が起こる可能性があるかを予測するもので、患者の再入院リスク、疾患の進行予測、感染症の流行拡大予測などに活用されます。そして第四に「処方的分析」は、最適な行動や介入策を推奨するもので、患者一人ひとりに合わせた最適な治療計画の提案や、医療リソースの効率的な配分、個別化医療の実現に貢献します。
ヘルスケアビッグデータアナリティクスの用途は非常に広範です。個別化医療においては、患者の遺伝子情報、生活習慣、病歴に基づいた最適な治療法や予防策を提案します。疾患管理と予防では、早期診断の支援、高リスク患者の特定、公衆衛生介入の最適化に役立ちます。医薬品開発と臨床試験においては、有望な候補薬の特定、治験プロセスの効率化、副作用の早期発見に貢献します。また、病院運営の最適化にも利用され、病床管理、医療機器の在庫管理、人員配置の最適化、患者フローの改善を通じて、医療機関全体の効率と質を高めます。さらに、医療費請求の不正検出や、感染症の監視、流行予測、健康政策の策定といった公衆衛生分野でも重要な役割を果たします。
関連する技術も多岐にわたります。データ収集と保存には、IoTデバイスやウェアラブルセンサー、電子カルテシステムが用いられ、クラウドストレージ（AWS、Azure、GCPなど）やデータレイク、データウェアハウスに蓄積されます。これらの膨大なデータを効率的に処理するためには、HadoopやSparkといった分散処理フレームワークが不可欠です。分析ツールとしては、機械学習や深層学習アルゴリズムが疾患予測や画像診断に活用され、自然言語処理（NLP）は電子カルテの非構造化データから有用な情報を抽出します。統計分析ソフトウェアやBIツール（Tableau、Power BIなど）も広く利用されます。データベース技術では、NoSQLデータベースやリレーショナルデータベースがデータの管理を支えます。また、医療データの機密性を保つため、暗号化技術、匿名化技術、そしてデータの安全な共有を可能にするブロックチェーン技術なども重要な関連技術として注目されています。