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북미의 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 : 시장 점유율 분석, 업계 동향 및 통계, 성장 예측(2026-2031년)

North America Clinical Data Analytics In Healthcare - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)

발행일: | 리서치사: 구분자 Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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Mordor Intelligence에 의하면, 북미의 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 규모는 2025년 147억 달러로 평가되었고, 2026년에는 167억 9,000만 달러로 확대될 것으로 추정되고, 2026-2031년 CAGR 14.21%로 성장을 지속할 전망이며, 2031년에는 326억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

North America Clinical Data Analytics In Healthcare-시장-IMG1

본 보고서는 제공 형태별(클라우드, 온프레미스), 유형별(기술적 분석, 진단 분석, 예측 분석, 처방 분석), 용도별(업무 관리, 재무 관리, 집단 건강 관리, 임상 관리), 최종 사용자별(보험사, 의료 제공업체), 지역별로 분류되어 있습니다. 시장 전망은 금액(달러) 기준으로 제시되어 있습니다.

북미의 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 동향 및 인사이트

클라우드 우선 전자건강기록(EHR) 현대화 이니셔티브

클라우드 기반 EHR로의 대규모 전환을 통해 분석 시스템 도입 주기가 단축되고, 자본 지출이 운영 예산으로 전환됨에 따라 변동성이 큰 의료 수익과의 일관성이 향상되고 있습니다. 재향군인 보건국(VHA)의 160억 달러 규모 Oracle-서너(Oracle Cerner) 도입 프로젝트에서는 데이터 처리 기간이 18-24개월에서 6-9개월로 단축되었고, 쿼리 처리 속도가 40% 향상되었으며, 데이터 준비에 소요되는 오버헤드가 60% 감소했습니다. 이러한 프로젝트를 통해 생성된 통합 데이터 레이크를 통해 지역 의료 시스템은 여러 시설에 걸친 성과를 벤치마킹할 수 있게 되어, 근거 기반 진료의 도입이 가속화됩니다. 구매자들이 맞춤형 구축보다 턴키 방식의 보안 제어를 선호함에 따라, HIPAA 준수 클라우드 템플릿을 제공하는 벤더가 압도적인 시장 점유율을 확보하고 있습니다. 이러한 동향은 혼합형 분석의 잠재 시장을 확대하는 동시에, 기밀 데이터를 온프레미스에 보관하면서 계산 부하가 높은 작업을 퍼블릭 클라우드에서 실행하는 하이브리드 아키텍처의 매력을 높이고 있습니다.

AI를 활용한 임상 의사결정 지원 수요

AI를 활용한 임상 의사결정 지원 도구는 진단 정확도를 향상시키고 유해 사건을 줄여주기 때문에 3차 의료기관이나 지역 병원을 불문하고 급속히 보급되고 있습니다. 메이요 클리닉의 패혈증 위험 모델은 사망률을 18% 감소시키고 평균 입원 일수를 1.5일 단축함으로써, 100병상 규모의 병동당 연간 150만 달러의 비용 절감을 실현했습니다. AI를 활용한 트리아지를 도입한 응급실에서는 내원부터 의료진의 진찰까지 걸리는 시간을 23% 단축했으며, 이는 처리 능력 향상의 초기 지표가 되고 있습니다. 2024년까지 FDA가 521건의 AI 탑재 의료기기를 승인한 것은 규제 측면에서의 신뢰성을 높여주고 있지만, 도입 현황은 기관에 따라 다릅니다. 외과 의사와 방사선과 의사의 73%가 알고리즘 기반 지원을 적극적으로 활용하는 반면, 가정의의 도입률은 41%에 그치고 있습니다. 싱글 사인온, 구조화된 데이터 수집, 법적 책임 보호와 같은 통합 과제를 해결하는 벤더는 계약 갱신 속도가 빠르며, 더 대규모의 기업용 계약을 확보하고 있습니다.

뿌리 깊은 데이터 품질 및 상호 운용성 과제

의료 제공업체의 68%는 분석 부정확성의 근본 원인으로 검사 단위의 불일치, 타임스탬프 누락, 비표준 용어와 같은 데이터 불일치를 꼽고 있습니다. '21세기 치료법(21st Century Cures Act)'에 따라 데이터 교환이 의무화되었음에도 불구하고, 의미론적 상호운용성은 여전히 실현되지 않고 있어, 조직들은 프로젝트 예산의 60-70%를 인사이트력 창출이 아닌 데이터 정제 작업에 할애할 수밖에 없는 상황에 처해 있습니다. 지방 병원에서는 IT 인력 부족으로 인해 데이터 거버넌스에 대한 투자가 저해되고, 도입 일정이 장기화되며, 투자 대비 효과가 저하되어 추가적인 부담을 겪고 있습니다. 사전 매핑된 용어집이나 자동 정규화 도구를 제공하는 벤더는 더 신속하게 계약을 확보할 수 있지만, 시스템 수준의 데이터 품질이 개선되기 전까지는 시장 침투가 전반적으로 더딘 양상을 보이고 있습니다.

부문 분석

클라우드 배포는 2025년 매출의 64.10%를 차지했으며, 북미의 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장에서 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여줍니다. 이 부문은 하이퍼스케일 제공업체의 탄력적인 컴퓨팅 비용과 오프프레미스 보안 인증에 힘입어 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 15.78%로 확대될 것으로 예측됩니다. 하이브리드 구성은 기밀 데이터를 로컬에 저장하면서 대용량 계산 처리를 클라우드로 라우팅함으로써 내결함성을 높이고 있으며, 이 아키텍처는 AWS 헬스케어 분석 고객의 85%가 선호하고 있습니다. 대조적으로, 초저지연이나 엄격한 데이터 상주 요건이 요구되는 학술 연구 기관에서는 여전히 온프레미스 시스템이 사용되고 있습니다. 이러한 두 가지 경로는 벤더에게 모듈형 서비스 제공을 위한 로드맵이 되며, 기존 시스템을 완전히 대체하는 ‘리핑 앤 리플레이스(rip-and-replace)’가 아닌 단계적인 전환을 지원하는 것입니다.

2차 도입 기업들은 사전 인증된 규정 준수 관련 자료와 도입 직후부터 활용 가능한 상호 운용성을 기준으로 클라우드 파트너 평가를 점점 더 중요하게 여기고 있습니다. 매니지드 데이터 레이크 위에 처방형 용도를 구축하는 분석 제공업체는 의료 경영진에게 사내 IT 부서의 부담을 최소화하면서 임상 부문에서 ROI를 신속하게 실현할 수 있는 길을 제시하고 있습니다. 그 결과, 북미 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 부문에서 클라우드 점유율은 2028년까지 70%를 넘어설 것으로 예측되며, 클라우드가 지배적인 제공 패러다임으로서의 입지를 공고히 할 전망입니다.

혼합형 분석은 가장 빠른 성장 궤적을 기록하며 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 15.20%로 확대될 것으로 예상되지만, 설명형 분석은 2025년 매출의 33.20%를 계속 차지하고 있습니다. 병원에서는 규정 준수를 위해 서술형 대시보드를 사용하고 있지만, 인력 배치 최적화나 패혈증 예방 등 재정적 이점으로 이어지는 이니셔티브에 대해서는 예측형 및 혼합형 레이어로 전환하고 있습니다. 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)의 처방형 워크로드 모듈은 품질 지표를 저하시키지 않으면서 인건비를 12% 절감했습니다. 이러한 성공 사례를 통해 예산이 고도화된 알고리즘으로 재분배됨에 따라, 예측 기간 동안 북미 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 점유율 확대가 촉진될 전망입니다.

투자 장벽은 여전히 남아 있습니다. 처방형 모델을 도입하려면 모든 의료 기관이 대응할 수 있는 깨끗한 데이터와 워크플로우 재설계가 필요합니다. 노코드 인터페이스와 실시간 설명 가능성 기능을 통합한 벤더들은 도입 장벽을 낮추고, 중규모 의료 시스템이 기술적 보고서에서 직접 행동 지향적 권고 사항으로 도약할 수 있도록 뒷받침하고 있습니다.

기타 혜택

  • 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 지원

자주 묻는 질문

  • 북미의 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장 규모는 어떻게 변동하나요?
  • 클라우드 기반 EHR의 도입이 헬스케어에 미치는 영향은 무엇인가요?
  • AI를 활용한 임상 의사결정 지원 도구의 효과는 무엇인가요?
  • 북미 헬스케어용 임상 데이터 분석 시장에서 클라우드 배포의 비중은 어떻게 되나요?
  • 의료 제공업체가 직면한 데이터 품질 문제는 무엇인가요?
  • 혼합형 분석의 성장 전망은 어떻게 되나요?
  • 클라우드 파트너 평가에서 중요하게 여기는 요소는 무엇인가요?

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 구도

제5장 시장 규모 및 성장 예측

제6장 경쟁 구도

제7장 시장 기회 및 향후 전망

AJY 26.08.11

According to Mordor Intelligence, the North America clinical data analytics in healthcare market size is expected to grow from USD 14.70 billion in 2025 to USD 16.79 billion in 2026 and is forecast to reach USD 32.63 billion by 2031 at 14.21% CAGR over 2026-2031.

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This report is Segmented by Mode of Delivery (Cloud, On-Premise), Type (Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics), Application (Operations Management, Financial Management, Population Health Management, Clinical Management), End-User (Payers, Providers), and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).

North America Clinical Data Analytics In Healthcare Market Trends and Insights

Cloud-first EHR Modernization Initiatives

Large-scale migrations to cloud-based EHRs shorten analytics deployment cycles, shifting capital expenses to operational budgets that better align with fluctuating healthcare revenues. The Veterans Health Administration's USD 16 billion Oracle Cerner rollout moved data processing from 18-24 months to 6-9 months, producing 40% faster queries and 60% lower data-prep overhead. Centralized data lakes emerging from such projects enable regional health systems to benchmark outcomes across multiple facilities, accelerating evidence-based practice adoption. Vendors with HIPAA-compliant cloud templates capture a disproportionate share as buyers favor turnkey security controls over custom builds. This dynamic magnifies the addressable market for prescriptive analytics and reinforces the appeal of hybrid architectures that retain sensitive data on-premise while performing compute-intensive tasks in the public cloud.

AI-assisted Clinical Decision Support Demand

Clinical decision support tools powered by AI improve diagnostic accuracy and reduce adverse events, catalyzing rapid uptake among tertiary centers and community hospitals alike. Mayo Clinic's sepsis risk model trimmed mortality by 18% and shortened average stays by 1.5 days, generating USD 1.5 million in annual savings per 100-bed unit. Emergency departments deploying AI-driven triage cut door-to-provider times 23%, an early indicator of improved throughput. The FDA's clearance of 521 AI-enabled devices by 2024 provides regulatory confidence, yet adoption varies by specialty: surgeons and radiologists embrace algorithmic support at 73%, whereas family physicians lag at 41%. Vendors that address integration pain points-single-sign-on, structured data capture, and liability protections-earn faster renewals and larger enterprise deals.

Persistent Data Quality and Interoperability Gaps

Sixty-eight percent of providers cite data inconsistencies-divergent lab units, missing timestamps, or non-standard terminologies-as root causes of analytic inaccuracies. Although the 21st Century Cures Act compels data exchange, semantic interoperability remains elusive, forcing organizations to allocate 60-70% of project budgets to cleansing tasks rather than insight generation. Rural hospitals endure added strain since limited IT staff hinder data governance investments, stretching implementation timelines and dampening returns. Vendors offering pre-mapped vocabularies and automated normalization tools win contracts faster, but overall market penetration slows until system-level data hygiene improves.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Value-based-Care Reimbursement Mandates
  2. Rapid Growth of Real-world Evidence Trials
  3. Skills Shortage of Healthcare Data Scientists

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

Cloud deployment captured 64.10% of 2025 revenue, underlining its centrality to the North America clinical data analytics in the healthcare market. The segment is forecast to expand at a 15.78% CAGR through 2031, propelled by elastic compute economics and off-premise security accreditation from hyperscale providers. Hybrid configurations add resilience, storing sensitive data locally while routing high-volume computation to the cloud-an architecture endorsed by 85% of AWS healthcare analytics clients. In contrast, on-premise systems persist in academic research labs requiring ultra-low latency or strict data residency. These dual pathways give vendors a roadmap for modular offerings, supporting incremental migrations rather than rip-and-replace exercises.

Second-wave adopters increasingly evaluate cloud partners on pre-certified compliance artifacts and out-of-the-box interoperability. Analytics providers that layer prescriptive applications atop managed data lakes offer healthcare executives a rapid pathway to clinical ROI, minimizing internal IT lift. As a result, the cloud's share of the North America clinical data analytics in the healthcare market is projected to cross 70% by 2028, cementing its position as the dominant delivery paradigm.

Prescriptive analytics recorded the fastest trajectory, advancing at 15.20% CAGR to 2031, though descriptive analytics still accounted for 33.20% of 2025 revenue. Hospitals use descriptive dashboards for compliance but pivot to predictive and prescriptive layers for initiatives tied to financial upside, such as staffing optimization and sepsis prevention. Cleveland Clinic's prescriptive workload module saved 12% in labor costs without diminishing quality indicators. These successes steer budget re-allocation toward advanced algorithms, boosting segment contribution to the North America clinical data analytics in the healthcare market share over the forecast window.

Investment barriers remain: prescriptive models demand clean data and workflow redesign that not all providers can manage. Vendors incorporating no-code interfaces and real-time explainability features lower adoption hurdles, encouraging mid-tier health systems to leapfrog directly from descriptive reports to action-oriented recommendations.

Complete Report Scope:

  • By Mode of Delivery
    • Cloud
    • On-premise
  • By Type
    • Descriptive Analytics
    • Diagnostic Analytics
    • Predictive Analytics
    • Prescriptive Analytics
  • By Application
    • Operations Management
    • Financial Management
    • Population Health Management
    • Clinical Management
  • By End-user
    • Payers
    • Providers
  • By Country
    • United States
    • Canada
    • Mexico

List of Companies Covered in this Report:

  1. Allscripts Healthcare Solutions, LLC
  2. Cerner Corporation (Oracle Cerner)
  3. Health Catalyst, Inc.
  4. International Business Machines Corporation
  5. Koninklijke Philips N.V.
  6. McKesson Corporation
  7. Oracle Corporation
  8. Siemens Healthineers AG
  9. Epic Systems Corporation
  10. Optum, Inc.
  11. Medidata Solutions, Inc.
  12. Qventus, Inc.
  13. SAS Institute Inc.
  14. GE HealthCare Technologies Inc.
  15. InterSystems Corporation
  16. athenahealth, Inc.
  17. CitiusTech Healthcare Technology Pvt Ltd
  18. MedeAnalytics, Inc.
  19. Arcadia Solutions, LLC
  20. WellSky Corporation

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET LANDSCAPE

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Cloud-first EHR modernisation initiatives
    • 4.2.2 AI-assisted clinical decision support demand
    • 4.2.3 Value-based-care reimbursement mandates
    • 4.2.4 Rapid growth of real-world-evidence (RWE) trials
    • 4.2.5 Rise of retail-health entrants leveraging analytics
    • 4.2.6 Escalating cyber-insurance premiums tied to analytics maturity
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Persistent data-quality and interoperability gaps
    • 4.3.2 Skills shortage of healthcare data scientists
    • 4.3.3 Stringent state-level privacy regulations (e.g., CCPA)
    • 4.3.4 Capital-budget freezes at rural providers
  • 4.4 Industry Value / Supply-Chain Analysis
  • 4.5 Regulatory Landscape and Standards
  • 4.6 Technological Outlook (Edge and AI analytics)
  • 4.7 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.7.1 Threat of New Entrants
    • 4.7.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.7.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.7.4 Threat of Substitute Products
    • 4.7.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.8 Assessment of COVID-19 Impact on the Industry

5 MARKET SIZE AND GROWTH FORECASTS (VALUE)

  • 5.1 By Mode of Delivery
    • 5.1.1 Cloud
    • 5.1.2 On-premise
  • 5.2 By Type
    • 5.2.1 Descriptive Analytics
    • 5.2.2 Diagnostic Analytics
    • 5.2.3 Predictive Analytics
    • 5.2.4 Prescriptive Analytics
  • 5.3 By Application
    • 5.3.1 Operations Management
    • 5.3.2 Financial Management
    • 5.3.3 Population Health Management
    • 5.3.4 Clinical Management
  • 5.4 By End-user
    • 5.4.1 Payers
    • 5.4.2 Providers
  • 5.5 By Country
    • 5.5.1 United States
    • 5.5.2 Canada
    • 5.5.3 Mexico

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Strategic Moves
  • 6.3 Market Share Analysis
  • 6.4 Company Profiles (includes Global level Overview, Market level overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share for key companies, Products and Services, and Recent Developments)
    • 6.4.1 Allscripts Healthcare Solutions, LLC
    • 6.4.2 Cerner Corporation (Oracle Cerner)
    • 6.4.3 Health Catalyst, Inc.
    • 6.4.4 International Business Machines Corporation
    • 6.4.5 Koninklijke Philips N.V.
    • 6.4.6 McKesson Corporation
    • 6.4.7 Oracle Corporation
    • 6.4.8 Siemens Healthineers AG
    • 6.4.9 Epic Systems Corporation
    • 6.4.10 Optum, Inc.
    • 6.4.11 Medidata Solutions, Inc.
    • 6.4.12 Qventus, Inc.
    • 6.4.13 SAS Institute Inc.
    • 6.4.14 GE HealthCare Technologies Inc.
    • 6.4.15 InterSystems Corporation
    • 6.4.16 athenahealth, Inc.
    • 6.4.17 CitiusTech Healthcare Technology Pvt Ltd
    • 6.4.18 MedeAnalytics, Inc.
    • 6.4.19 Arcadia Solutions, LLC
    • 6.4.20 WellSky Corporation

7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE OUTLOOK

  • 7.1 White-space and Unmet-need Assessment
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