冠狀病毒爆發:大數據在醫療和製藥行業:2017 - 2030的機會,挑戰、策略和預測

“大數據”最初成為一個術語來描述數據集的大小超出了傳統數據庫的捕捉能力,存儲、管理和分析。然而,這個術語的範圍大大擴展。大數據不僅指的是數據本身,而且一組技術,捕獲、存儲、管理和分析大量數據和變量集合,來解決複雜的問題。

在實時和曆史數據來源的擴散連接設備等網絡社交媒體、傳感器、日誌文件和事務應用程序,大數據從各種各樣的垂直行業發展勢頭迅猛。醫療和製藥行業也不例外,這種趨勢,在大數據發現主機的應用程序從藥物發現和精密醫學臨床決策支持和人口健康管理。

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SNS的研究估計,大數據在醫療和製藥行業的投資僅在2017年將占到近40億美元。為衛生保健提供者由大量的商機,保險公司,納稅人,政府機構、製藥公司和其他利益相關者,這些投資進一步將增長超過15%的複合年增長率在未來三年。

“大數據的醫療和製藥行業:2017 - 2030的機會,挑戰,策略和預測”大數據的報告提供了一個深入評估醫療和製藥行業包括關鍵市場司機,挑戰,投資潛力,應用領域,用例,未來的路線圖,價值鏈,案例研究、供應商檔案和策略。該報告還提出了市場規模預估大數據的硬件,軟件和專業服務的投資從2017年到2030年。分段8水平次市場預測,5個應用領域,36個用例,6 35個國家和地區。

Excel數據表套件涵蓋相關的報告提供了一個定量數據從所有數值預測報告中提出。

報告涵蓋了以下主題:

大數據的生態係統
市場驅動和障礙
支持技術、標準化和監管措施
大數據分析和實現模型
業務案例,應用領域和用例在醫療和製藥工業
34歲的案例研究大數據投資由衛生保健提供者,保險公司、納稅人、製藥公司和其他利益相關者
未來的路線圖和價值鏈
公司簡介和超過240大數據的供應商策略
大數據戰略建議供應商,醫療和製藥行業的利益相關者
市場分析和預測從2017年到2030年
預測市場細分

市場預期提供的以下次市場及其子類:

硬件、軟件和專業服務

硬件
軟件
專業服務
水平次市場

存儲和計算基礎設施
網絡基礎設施
Hadoop和基礎設施軟件
SQL
NoSQL
分析平台和應用程序
雲平台
專業服務
應用領域

藥品和醫療產品
核心醫療業務
醫療支持,與疾病預防意識
醫療保險和支付服務
營銷、銷售和其他應用程序
用例

藥物發現,設計與開發
醫療產品設計與開發
臨床開發和試驗
精密醫學與基因組學
製造和供應鏈管理
上市後監測和藥物警戒
醫療產品故障監測
臨床決策支持
護理協調&交付管理
CER(比較有效性研究)和觀測證據
個性化醫療和有針對性的治療
數據驅動的預防保健和健康幹預措施
外科實踐和複雜的醫療程序
病理學、醫學成像和其他醫療測試
主動與病人遠程監控
醫療設備的預測性維護
藥學服務
自我保健與生活方式的支持
藥物治療的依從性和管理
疫苗的開發和推廣
人口健康管理
連接社區衛生和醫學知識傳播
流行病學和疾病監測
衛生政策決策
控製藥物濫用和成癮
增加醫療保健意識和訪問
醫療保險索賠處理及管理
欺詐和濫用預防
病人主動參與
負責與價值取向的護理
數據驅動的健康保險費用
市場營銷和銷售
管理與客戶服務
金融與風險管理
醫療數據貨幣化
其他用例
區域市場

亞太地區
東歐
拉丁和中美洲
中東和非洲
北美
西歐
國家的市場

阿根廷、澳大利亞、巴西、加拿大、中國、捷克、丹麥、芬蘭、法國、德國、印度、印尼、以色列、意大利、日本、馬來西亞、墨西哥、荷蘭、挪威、巴基斯坦、菲律賓、波蘭、卡塔爾、俄羅斯、沙特阿拉伯、新加坡、南非、韓國、西班牙、瑞典、台灣、泰國、阿聯酋、英國、美國

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關鍵問題的回答

該報告提供了以下關鍵問題的答案:

大數據有多大機會在醫療和製藥行業嗎?
段和區域的市場發展如何?
什麼市場規模將在2020年和以什麼速度會增長嗎?
什麼趨勢,挑戰和障礙影響經濟增長嗎?
關鍵是誰大數據軟件、硬件和服務供應商和他們的策略是什麼?
多少是衛生保健提供者,保險公司、納稅人、製藥公司和其他利益攸關方投資大數據?
什麼機會存在於大數據分析在醫療和製藥行業嗎?
哪些國家,應用領域和用例將看到的大數據的投資比例最高的醫療和製藥行業嗎?
重要發現

報告有以下主要結論:

2017年,大數據供應商將口袋裏近40億美元從硬件、軟件和專業服務收入在醫療和製藥工業。這些投資進一步將增長超過15%的複合年增長率在未來三年,最終占到2020年底,超過58億美元。
通過使用大數據技術、醫院和其他醫療機構能夠實現降低成本的10%以上,改善結果一定條件下高達20%,收入增長了30%,增加患者對服務的訪問超過35%。
大數據技術在加快轉變中發揮著關鍵作用對責任和價值取向的護理模式,通過啟用連續收集、整合和分析臨床和操作數據的醫療設施和其他可用的數據來源。
解決隱私和安全問題是必要的,為了充分利用大數據的好處在醫療和製藥工業。因此,它是必不可少的關鍵利益相關者進行大規模的投資數據加密和網絡安全,除了采用防禦de-identification技術和實現對數據的使用嚴格的限製。

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表的內容

1第1章:介紹24
1.1執行概要24
1.2主題26
1.3預測分割27
1.4關鍵問題回答30
1.5重要發現31
1.6方法32
1.7目標受眾33
1.8公司&組織提到了34

2第二章:大數據38的概述
2.1大數據是什麼?38
2.2關鍵38大數據處理方法
2.2.1 Hadoop 39
2.2.2 NoSQL 41
2.2.3 MPAD(大規模並行分析數據庫)41
2.2.4內存處理42
2.2.5 42流處理技術
2.2.6款火花43
2.2.7 43其他數據庫和分析技術
2.3大數據44的關鍵特征
2.3.1體積44
2.3.2速度44
2.3.3不同44
2.3.4價值45
2.4市場增長動力46
2.4.1 46的意識的好處
2.4.2成熟大數據平台的46歲
2.4.3繼續網絡巨頭的投資,政府和企業47歲
2.4.4數據量的增長,速度和各種47
2.4.5 47供應商承諾與合作關係
2.4.6技術趨勢降低進入壁壘48
2.5市場壁壘48
2.5.1缺乏分析專家48
2.5.2不確定大數據戰略48
2.5.3組織抵抗大數據采用49
2.5.4技術挑戰:可伸縮性和維護49
2.5.5安全與隱私問題49

3第三章:大數據分析51
3.1什麼是大數據分析?51
3.2分析51的重要性
3.3主動與被動分析52
3.4客戶與業務分析53
3.5技術和實現方法53
3.5.1網格計算53
3.5.2數據庫內處理54
3.5.3內存分析54
3.5.4機器學習和數據挖掘54
3.5.5預測分析55
3.5.6 NLP(自然語言處理)55
3.5.7文本分析56
3.5.8視覺分析57
圖3.5.9分析57
3.5.10社交媒體,它與電信網絡分析58

4第四章:業務案例和應用在醫療保健及製藥行業59
4.1概述和投資潛力59
4.2行業特定的市場增長動力60
61年4.3行業特定的市場壁壘
4.4關鍵應用63
4.1.1製藥與醫療產品63
4.4.1.1藥物發現,63年設計和開發
4.4.1.2 64年醫療產品設計與開發
4.4.1.3臨床開發&試驗64
4.4.1.4精密醫學&基因組65
66年4.4.1.5製造和供應鏈管理
68年4.4.1.6上市後監測和藥物警戒
68年4.4.1.7醫療產品故障監控
69年10/24/11核心醫療操作
4.4.2.1臨床決策支持69
4.4.2.2護理協調和交付管理70
4.4.2.3 CER(比較有效性研究)和71年觀測證據
4.4.2.4個性化醫療& 71年有針對性的治療
4.4.2.5數據驅動的預防保健和健康幹預72
4.4.2.6外科實踐& 72年複雜的醫療程序
4.4.2.7病理學、醫學成像和其他醫療測試73
4.4.2.8主動&遠程病人監控73
74年醫療器械4.4.2.9預見性維護
4.4.2.10藥房服務74
4.4.3醫療支持,意識與疾病預防75
4.4.3.1自理和生活方式支持75
4.4.3.2藥物依從性&管理76
4.4.3.3 77年疫苗開發和推廣
4.4.3.4人口健康管理77
4.4.3.5連接社區衛生和醫學知識傳播78年
79年4.4.3.6流行病學和疾病監測
79年4.4.3.7衛生政策決策
80年4.4.3.8控製藥物濫用和成癮
4.4.3.9增加意識&訪問醫療81
4.4.4 81年醫療保險和支付服務
4.4.4.1醫療保險索賠處理&管理81
4.4.4.2欺詐和濫用預防82
83年4.4.4.3病人主動參與
4.4.4.4 &價值保健83負責
84年4.4.4.5數據驅動的醫療保險費
4.4.5營銷、銷售和其他應用程序84
4.4.5.1市場&銷售84
4.4.5.2行政&客戶服務85
4.4.5.3 86年財政與風險管理
87年4.4.5.4醫療數據貨幣化
88年4.4.5.5其他應用程序

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