臨床決策支援系統市場預計將以 8.9% 的速度飆升，到 2030 年達到 9,900.69 百萬美元，Univdatos Market Insights 預測

根據 Univdatos Market Insights 的一份新報告，臨床決策支援系統市場預計到 2030 年將達到 9,900.69 百萬美元，複合年增長率為 8.9%。 網際網路基礎設施的改進以及電子健康記錄 (EHR) 的日益普及，使得醫療保健專業人員和系統之間的無縫溝通和資料共享成為可能。這種連接性有助於即時存取患者資料、醫學研究和最佳實踐，提高 CDSS 的效率，最終改善臨床決策。人工智慧和機器學習整合到 CDSS 中，有望透過優化資源分配來改善患者的治療結果並減輕醫療保健系統的負擔。

存取範例報告（包括圖表和數字）– https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47709

該報告顯示，大數據和行動醫療工具的開發是未來幾年推動臨床決策支援系統市場的主要因素之一。將 CDSS 開發為行動應用程式可為臨床醫生提供即時決策支援，擴大這些系統的覆蓋範圍。透過行動平台向臨床醫生提供即時決策支援，CDSS 可以顯著擴大其覆蓋範圍和影響力。這種方法利用了醫療保健專業人員廣泛使用智慧型手機和平板電腦的情況，使他們能夠隨時隨地存取重要的臨床見解和建議。行動應用程式的便攜性和便利性提高了工作流程效率並簡化了患者護理，從而在護理點實現及時干預和知情決策。此外，將 CDSS 整合到行動應用程式中可以促進醫療團隊之間的無縫協作，促進跨學科溝通並降低錯誤風險，從而推動預測期內對臨床決策支援系統市場的需求。

圖 1：遠距醫療和遠端照護的興起

除此之外，臨床決策支援系統中不斷增長的技術進步，包括大數據分析、物聯網、人工智慧和虛擬實境等，也對市場的成長產生了積極影響。廣泛的投資已採用該領域的策略聯盟，因此表明該領域具有巨大的潛力。近期的一些策略聯盟包括：

· 2023 年 4 月 18 日：UW Health 在 Epic Systems 醫療記錄中使用 Microsoft AI

· 2023 年 4 月 17 日：Microsoft Corp. 和 Epic 宣布，他們將擴大長期策略合作，透過結合 Azure OpenAI Service1 的規模和能力以及 Epic 業界領先的電子健康記錄 (EHR) 軟體，開發並將生成式人工智慧整合到醫療保健中。

· 2023 年 3 月 21 日：Northwell 與 Epic 簽署下一代 EHR 協議

· 2023 年 3 月 20 日：Northwell 選擇 Epic 來交付下一代電子健康記錄

· 2023 年 3 月 1 日：Press Ganey 宣布與 Epic 達成協議，就將患者體驗資料深入整合到其超過 3 億份患者記錄中進行合作。

· 2022 年 11 月 17 日：健康 IT 巨頭 Epic Systems 和 Google Cloud 已簽署一項協議，允許使用 Epic Systems 的組織在 Google Cloud 上運行其 EHR 工作負載，旨在加速醫療保健數位轉型。

· 2022 年 10 月 11 日：Adaptive Biotechnologies Corporation 宣布與 Epic 建立合作夥伴關係，將 clonoSEQ 檢測整合到 Epic 的綜合電子病歷 (EMR) 系統中。

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政府承諾

2021 年 2 月，英國政府啟動了一項採用完全連接的雲端驅動型醫療服務的倡議。在該倡議下，超過 200 萬個國家醫療服務 (NHS) 信箱已轉移到 Microsoft 的 Azure Cloud。

優化策略

ONC 與國家醫學院 (NAM) 合作，聘請主要專家並制定一系列策略和建議，以優化 CDS，以支援改善照護。

美國食品藥物管理局 (FDA) 核准

2016 年 12 月 13 日頒佈的《21 世紀治療法案》（治療法案）第 3060(a) 條修正了《聯邦食品、藥物和化妝品法案》（FD&C 法案）第 520 條，將某些醫療軟體功能（包括某些決策支援軟體）排除在 FD&C 法案第 201(h) 條下對設備的定義之外。

結論

由於電子健康記錄的日益普及、對循證決策不斷增長的需求以及降低醫療保健成本的需求等各種因素，臨床決策支援系統市場預計在未來幾年將出現顯著成長。人工智慧和機器學習整合到 CDSS 中，有望透過優化資源分配來改善患者的治療結果並減輕醫療保健系統的負擔。此外，大數據和行動醫療工具的開發也在推動市場成長。透過行動平台對臨床醫生提供即時決策支援的需求不斷增長，預計將推動對 CDSS 作為行動應用程式的需求。將 CDSS 整合到行動應用程式中可以促進醫療團隊之間的無縫協作，促進跨學科溝通並降低錯誤風險，從而推動預測期內對臨床決策支援系統市場的需求。