美国医疗保健付款人分析市场（2025 - 2030）

市场规模与趋势

截至 2024 年，美国医疗保健付款人分析市场规模估计为 59 亿美元。预计 2025 年至 2030 年复合年增长率将达到 21.5%。医疗保健行业数字化速度的加快是推动付款人分析增长的主要因素市场。美国各地卫生系统采用的数字记录和数字技术产生了大量数据，可用于得出有意义的结果和观察结果，以降低成本、优化治疗和降低风险。

美国医疗保健支出稳步增长，到 2023 年将达到 4.9 万亿美元，占全国 GDP 的 17.6%，由国家卫生支出报告。这种上升趋势反映了基础设施投资的增加和管理的需要e 更高的患者量。主要增长动力包括慢性和急性疾病患病率的上升以及对先进、以患者为中心的医疗保健解决方案不断增长的需求。此外，《平价医疗法案》(ACA) 在转变护理服务模式方面发挥了关键作用，将重点从基于数量的服务转向基于价值的护理，从而影响医院系统将质量结果置于患者吞吐量之上。

医疗保健分析解决方案的采用也导致了市场的大幅增长。先进的分析技术有助于更好的决策，帮助管理员就业务和患者的医疗保健计划做出明智的决策，提高效率，并提高组织的整体盈利能力。在大流行期间，整个行业对医疗保健分析的采用有所增加；这不仅有助于识别风险较高的患者，还可以识别潜在风险通过确保及时治疗这些人来防止病毒的进一步传播。医疗保健分析还有助于分析组织实施新战略时可能带来的好处和问题，确定其成功机会。

将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 集成到医疗保健付款人分析中，可以快速改变健康计划管理成本、改善结果和提高运营效率的方式。人工智能和机器学习使付款人能够超越传统分析，提供预测性见解，识别高风险成员，预测未来的医疗保健利用率，并发现实时节省成本的机会。这些技术支持自动索赔裁决、欺诈检测、会员参与个性化和风险调整优化，使付款人能够做出更明智、更快速的决策。

市场集中度和特征

下图说明了以下关系：市场集中度、行业特征、行业参与者之间的ip关系。 x轴代表行业集中度，从低到高。 Y 轴代表各种行业特征，包括行业竞争、法规影响、伙伴关系和协作活动水平、创新程度和区域扩张。例如，美国医疗保健付款人分析行业稍微分散，许多产品和服务提供商进入市场。创新程度、伙伴关系和协作活动的水平以及法规对行业的影响都很高。但区域扩张略有增长。

行业创新程度较高。随着众多参与者推出具有人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据技术进步的新产品，市场正在经历重大创新。这些创新转移规范付款人如何管理成本、发现欺诈并加强患者护理。例如，2024 年 6 月，Milliman MedInsight 推出了新的 Payer 平台，提供先进的医疗保健分析，以提高雇主洞察力并支持基于价值的护理模式。

行业主要参与者的合作伙伴关系和协作活动水平很高，有助于增强他们的能力、扩大产品组合并提高能力。例如，2023 年 4 月，​Cognizant 和 Microsoft 扩大了医疗保健合作，将 Cognizant 的 TriZetto 医疗保健产品与 Microsoft Cloud for Healthcare 集成，旨在增强互操作性并简化索赔管理。这种合作伙伴关系使医疗保健支付者和提供商能够访问先进的基于云的解决方案，从而提高运营效率和患者体验。

法规对市场的影响很大。美国医疗保健付款人分析行业受到各种法规的显着影响在采用先进的数据管理解决方案、确保遵守互操作性和透明度要求、增强患者数据安全性以及促进基于价值的护理计划方面发挥着关键作用。随着数据安全和隐私问题日益严重，相关法规也在不断发展，推动了对符合区域法规的解决方案的需求，例如CMS互操作性和患者访问最终规则。

行业区域扩张水平适中。虽然大多数公司在全国范围内运营，但越来越多的公司越来越注重扩展到特定的高机会地区，例如加利福尼亚州、德克萨斯州、佛罗里达州和纽约州，这些地区拥有大量的参保人口和先进的医疗补助或基于价值的护理计划。

案例研究：

通过先进的集成解决方案增强医疗保健付款人的互操作性和索赔准确性。

挑战：

一家医疗保健技术公司mpany 旨在为医疗保健付款人开发一个基于云的混合中央平台，以提高运营效率、降低成本并改善会员体验。主要挑战包括实现与第三方核心管理处理解决方案 (CAPS) 的快速互操作性、无缝集成 HL7 FHIR 和 X12 EDI 标准，以及确保一致、准确和及时的索赔处理。​

解决方案：

该公司与 PilotFish 合作，利用其集成中间件，该中间件提供了用于界面配置的图形装配线方法。 PilotFish 的 eiConsole for Healthcare 通过拖放数据映射器轻松映射 FHIR 和 X12 EDI 交易。该解决方案还具有宽松的解析器，能够处理不合规的数据和贸易伙伴要求的变化，确保通过平台中立的 API 为 HL7 FHIR 提供强大的支持，并验证 FHIR 扩展。​

O结果

通过实施 PilotFish 的集成引擎，该公司成功进入了索赔准确性领域，提供了先进的 FHIR 功能以及 X12 EDI 功能。这实现了 100% 一致、准确和及时的索赔处理，给执行团队留下了深刻的印象，并将公司定位为医疗保健付款人解决方案的市场领导者。 ​

 每个收入周期步骤的最佳医疗保健付款人分析类型

分析类型洞察

描述性到 2024 年，分析细分市场占有最大的市场份额。这种分析类型广泛用于流程优化和管理活动。该方法分析过去和现在的数据，以产生可以显着影响未来决策的有意义的信息或模式。具体来说，对于新冠病毒，它已被用于通过研究特定人群在特定时间内新冠病毒检测呈阳性的比率来确定病毒的传染性。

预测预计分析领域在预测期内将以最快的复合年增长率增长。预测数据分析可帮助护理人员为患者制定最佳治疗计划，从而获得更好的结果。个性化护理已获得强劲发展势头，事实证明，预测分析对于了解每位患者的具体治疗需求非常有用。

交付模式洞察

本地细分市场在 2024 年占据市场主导地位，份额为 47.0%。医疗保健行业在技术方面不断发展。该行业很大程度上采用了本地模型，它们有很多好处，例如更好地访问数据、减少数据被盗的机会、降低成本和易于维护。本地数据存储的最大缺点是存储容量限制，这使其成为该细分市场增长的巨大障碍。

基于云的交付模式是增长最快的子细分市场，预计将实现快速增长。增长率。医疗保健组织内基于云的解决方案的快速采用导致了该细分市场的快速增长。本地存储带来的最大障碍是通过基于云的解决方案轻松管理，因为没有容量限制，可以存储的数据巨大，并且需要组织进行最少的设置，这导致了市场的增长。

应用洞察

基于应用程序，金融应用程序细分市场在 2024 年占据最大收入份额，占据市场主导地位。政府和私人机构的采用率不断提高一直是推动市场增长的主要因素。一些金融应用程序可以为保险公司节省数百万美元的欺诈索赔、索赔结算和风险分析费用。据美国量刑委员会公共事务办公室统计，2023年，美国共报告医疗保健欺诈案件64,124起，增加4起。与 2019 年相比，增长了 2%。医疗保健分析的使用不仅可以减少欺诈发生率，还可以优化保险计划并挽回损失。

临床细分市场预计在预测期内将大幅增长。这一增长归功于预测分析的进步，使医疗保健提供者能够更有效地制定个性化治疗计划，从而改善患者的治疗结果和成本效率。随着行业转向基于价值的模式，这种个性化的护理方法变得越来越重要。此外，先进分析在临床应用中的集成还支持早期疾病检测和主动健康管理，进一步促进该细分市场的增长。随着医疗保健组织继续投资数据驱动策略，临床细分市场预计在未来几年将显着增长。

组件见解

根据组件，2024年，电子服务领域的市场份额最大，达到42.4%。数据外包最近已成为该领域的趋势。这不仅为企业提供了获得行业专家分析数据的机会，而且还节省了培训和教育员工的成本。此外，医疗保健付款人对咨询、实施、数据集成和持续分析支持服务的需求不断增长，从而占据了该细分市场的最大份额。

在边缘计算设备、安全数据存储系统和支持付款人的实时索赔处理、欺诈检测和人口健康分析的高性能服务器的日益采用的推动下，市场中的硬件细分市场正在经历稳定增长。网络。

美国主要医疗保健付款人分析公司见解

市场高度分散，许多小型和大型参与者都在运行。这导致较小的参与者之间为了维持自己的地位而展开激烈的竞争。新产品发布和合作伙伴关系等策略是推动市场增长的关键。

最新动态

• 2025 年 3 月，Innovaccer, Inc. 推出了面向付款人的 360 度差距缩小解决方案，这是一个人工智能驱动的平台，用于简化健康计划风险调整和质量改进流程。该解决方案使付款人能够通过利用实时数据集成、高级分析和自动化工作流程。

“我们正在为付款人处理风险和质量的方式带来急需的转变，”

-Innovaccer 联合创始人兼首席执行官 Abhinav Shashank。”

• 2024 年 11 月，Inovalon 推出了七种新的软件解决方案和功能扩展，包括融合提供商支持、融合记录审查和融合外展连接器旨在提高风险评分准确性、自动化医疗记录审查并促进安全的会员数据共享，从而推进数据驱动的健康计划决策。

“凭借我们深厚的行业专业知识、广泛的客户网络以及业内最大的医疗保健主要来源数据集，我们将继续塑造医疗保健的数据驱动型未来”。

-Eron Kelly，Inovalon 总裁

• 2024 年 9 月，​Talkdesk 推出了Healthcare Experience Cloud for Payers，一个为美国医疗保险提供商量身定制的人工智能驱动的联络中心平台。

“通过扩展医疗保健体验云的功能，增强了我们在医疗保健市场的领导地位。除了支持医院和诊所等医疗保健提供商外，该平台现在还提供专门为付款人设计的预先训练的人工智能和工作流程，为医疗保健生态系统的双方提供量身定制的客户体验解决方案。”

-Talkdesk 首席执行官兼创始人 Tiago Paiva

• 2024 年 6 月，​Cognizant 在 Google Cloud 的生成式 AI 平台上推出了第一套医疗保健大语言模型 (LLM) 解决方案。这些人工智能驱动的工具针对关键的管理工作流程，例如上诉管理、提供商合同、营销运营和健康计划选择。他们的目标是简化流程、减少人为错误并提高会员体验医疗保健支付者的收入。 ​

“随着我们继续加强与 Google Cloud 的合作伙伴关系，我们正在努力让医疗保健行业的客户保持在人工智能主导的转型的最前沿。”

-Surya Gummadi，Cognizant 美洲区执行副总裁兼总裁。

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