Informe de análisis de tamaño, participación y tendencias del mercado de Big Data en el sector sanitario por tipo (análisis prescriptivo, análisis predictivo, análisis de diagnóstico, análisis descriptivo), por componente (software, servicios), por implementación (local, en la nube), por aplicaciones (análisis clínico, análisis financiero, análisis operativo, otros), por usuario final (hospitales y clínicas, agencias financieras y de seguros, organizaciones de investigación, otros) y por región (Norteamérica, Europa, APAC, Oriente Medio y África, LATAM) Pronósticos, 2025-2033

Tamaño del mercado de Big Data en el sector sanitario

Se estima que el tamaño del mercado global de big data en el cuidado de la salud alcanzará un valor de USD 50,74 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los USD 50,74 mil millones en 2025 a los USD 145,42 mil millones en 2033 , creciendo a una CAGR del 16,70% durante el período de pronóstico (2025-2033).

Los macrodatos en el ámbito de la atención sanitaria abarcan grandes conjuntos de información relacionada con la salud, estructurada y no estructurada, recopilada de diversas fuentes, como registros médicos electrónicos (EHR), imágenes médicas, ensayos clínicos, dispositivos portátiles, genómica y reclamaciones de seguros. Estos conjuntos de datos masivos se analizan para extraer información útil que permita a los proveedores de atención sanitaria mejorar la atención al paciente, personalizar los tratamientos y agilizar las operaciones mediante la toma de decisiones basada en la evidencia. El sector de la atención sanitaria depende cada vez más de los macrodatos para mejorar los resultados de los pacientes, reducir los costos y optimizar el uso de los recursos.

El mercado de big data en el ámbito de la atención sanitaria está creciendo rápidamente debido a la adopción generalizada de los registros médicos electrónicos, que generan continuamente grandes volúmenes de datos sanitarios. Además, el auge de las tecnologías sanitarias portátiles y los sistemas de monitorización remota contribuyen a la afluencia de datos, lo que requiere de análisis sofisticados para procesar e interpretar la información. Las innovaciones en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y análisis predictivo están impulsando aún más la demanda de soluciones de big data, que ayudan a los proveedores de atención sanitaria a identificar tendencias, predecir las necesidades de los pacientes y mejorar la toma de decisiones clínicas.

Tendencias del mercado de Big Data en el sector sanitario

Expansión rápida de los wearables y los dispositivos IoT en el sector sanitario

La rápida proliferación de dispositivos portátiles y de IoT es un importante impulsor del big data en el mercado de la atención sanitaria, ya que estas tecnologías generan enormes cantidades de datos de pacientes en tiempo real. Estos datos permiten a los proveedores de atención sanitaria mejorar la monitorización remota, la atención preventiva y la gestión personalizada de enfermedades, lo que mejora significativamente los resultados de los pacientes.

• Por ejemplo, en agosto de 2023, BioSpectrum informó que el uso de dispositivos portátiles se ha más que triplicado en los últimos cuatro años, lo que pone de relieve el aumento de la demanda de tecnologías de monitorización de la salud.

Esta tendencia no solo pone de relieve el papel cada vez mayor de los wearables en la recopilación continua de datos sanitarios, sino que también acelera las innovaciones en materia de análisis de la atención sanitaria. La integración de los wearables con herramientas de análisis de big data permite la detección temprana de problemas de salud, una gestión más eficiente de las enfermedades crónicas y una mejor participación de los pacientes. A medida que más dispositivos de IoT y wearables entren en el ecosistema sanitario, el volumen de datos sanitarios seguirá aumentando, lo que impulsará la demanda de soluciones avanzadas de big data e impulsará el crecimiento del mercado.

Factores de crecimiento del mercado de Big Data en la atención sanitaria

Aumento de la adopción de tecnologías de monitorización remota de pacientes

La creciente demanda de atención preventiva y gestión de enfermedades crónicas está impulsando la adopción cada vez mayor de tecnologías de monitoreo remoto de pacientes (RPM). Estos sistemas permiten a los proveedores de atención médica monitorear continuamente los signos vitales y las métricas de salud de los pacientes desde fuera de los entornos clínicos tradicionales, lo que mejora significativamente los resultados de los pacientes.

• Por ejemplo, una encuesta realizada en septiembre de 2023 por Vivalink reveló que el uso de monitoreo remoto de pacientes entre los proveedores de atención médica aumentó del 20% en 2021 al 81% en 2023.

Esta expansión de las tecnologías RPM genera una enorme cantidad de datos sanitarios en tiempo real, que se integran en sistemas de big data. La afluencia de datos permite realizar análisis avanzados para ofrecer información más detallada sobre las tendencias de salud de los pacientes, mejorar los modelos predictivos y desarrollar planes de tratamiento personalizados. La creciente dependencia de RPM no solo mejora la atención al paciente, sino que también impulsa la demanda de soluciones de big data en el ámbito sanitario, ya que las organizaciones buscan optimizar la toma de decisiones, reducir los costes y mejorar la eficiencia operativa mediante información basada en datos.

Factor restrictivo

Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos en el ámbito sanitario

Las preocupaciones por la privacidad y la seguridad de los datos son barreras importantes para la adopción de big data en el ámbito de la atención sanitaria. Las organizaciones de atención sanitaria deben cumplir con estrictas regulaciones como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), que exige la protección de la información confidencial de los pacientes. El incumplimiento de la HIPAA puede tener graves consecuencias, ya que el manejo inadecuado de grandes cantidades de datos de pacientes expone a las organizaciones a violaciones de la privacidad y vulnerabilidades de seguridad.

• Por ejemplo, en agosto de 2023, la Oficina de Derechos Civiles de Estados Unidos (OCR) informó de 725 violaciones de datos relacionadas con el incumplimiento de la HIPAA, que afectaron a más de 133 millones de registros de pacientes. Estas violaciones no solo comprometen la confianza de los pacientes, sino que también tienen consecuencias legales, reputacionales y financieras para los proveedores de atención sanitaria. El riesgo de este tipo de violaciones de datos genera una gran vacilación entre las organizaciones sanitarias a la hora de adoptar plenamente las soluciones de big data, ya que garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo sigue siendo un desafío complejo y costoso.

Oportunidad de mercado

Fusión de datos genómicos en análisis de big data

La integración de datos genómicos en el análisis de big data está transformando el panorama de la atención médica al facilitar estrategias de tratamiento más precisas y personalizadas.

• Por ejemplo, en junio de 2024, los avances en la información genómica han influido significativamente en la oncología, lo que ha permitido el desarrollo de terapias dirigidas contra el cáncer. Instituciones como el MD Anderson Cancer Center utilizan perfiles genómicos para adaptar los planes de tratamiento en función de los perfiles genéticos individuales, lo que mejora la eficacia de los programas de oncología de precisión.

Esta integración de datos genómicos no solo proporciona una visión más profunda de los factores genéticos que influyen en la salud, sino que también conduce al desarrollo de terapias personalizadas que mejoran los resultados de los pacientes. A medida que las organizaciones de atención médica incorporan cada vez más datos genómicos en los sistemas de big data, mejoran su capacidad para analizar e interpretar información sanitaria compleja.

Esta tendencia impulsa avances en la medicina de precisión y, en última instancia, transforma la atención al paciente al permitir enfoques de tratamiento más efectivos e individualizados que se alinean con la composición genética única de cada paciente.

Perspectivas regionales

América del Norte: región dominante con una participación de mercado del 41,35 %

La participación de mercado de big data en el sector de la salud en América del Norte, que representa aproximadamente el 41,35% del mercado, ocupa una posición dominante. Este liderazgo se puede atribuir a la infraestructura de salud avanzada de la región, las altas tasas de adopción de registros médicos electrónicos (EHR) y la presencia de importantes empresas de tecnología y atención médica. Como una de las primeras regiones en digitalizar los procesos de atención médica, América del Norte genera grandes cantidades de datos sin procesar, lo que es esencial para aprovechar el análisis de big data.

Además, el apoyo regulatorio y el fuerte énfasis en la toma de decisiones basada en datos han acelerado la adopción de soluciones de big data. El enfoque de la región en la innovación en tecnologías de atención médica, incluida la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, fortalece aún más su posición como líder en este mercado.

Asia-Pacífico: la región de más rápido crecimiento con la CAGR más alta

La región de Asia y el Pacífico está experimentando un rápido crecimiento del mercado, en particular en países como China, India y el Sudeste Asiático. Esta expansión está impulsada por el aumento de las inversiones gubernamentales en infraestructura sanitaria y la creciente adopción de tecnologías sanitarias digitales, que facilitan una mejor recopilación y análisis de datos. A medida que los sistemas sanitarios de estos países se modernizan, se hace cada vez más hincapié en mejorar la atención y los resultados de los pacientes mediante soluciones basadas en datos.

Además, la creciente prevalencia de enfermedades crónicas y la expansión del sector de la salud están impulsando la demanda de análisis de big data para gestionar y predecir las necesidades de los pacientes de manera eficaz. La diversa población de la región y los variados desafíos en materia de atención médica presentan oportunidades únicas para soluciones de big data personalizadas, lo que posiciona a Asia-Pacífico como un actor importante en el panorama mundial de análisis de la atención médica .

Perspectivas del país

El mercado está experimentando un crecimiento dinámico y una diversificación en todo el mundo, y cada país contribuye de manera única al avance de este campo transformador. A continuación, se presentan algunos países que ilustran las diversas contribuciones y avances en el mercado.

• Estados Unidos : Estados Unidos lidera el mercado gracias a su avanzada infraestructura sanitaria, la adopción generalizada de registros médicos electrónicos (EHR) y la presencia de empresas tecnológicas líderes como IBM, Microsoft y Google. Los proveedores de atención médica del país invierten cada vez más en análisis de datos para mejorar la toma de decisiones clínicas y los resultados de los pacientes. Además, sólidas iniciativas gubernamentales como la Ley HITECH fomentan el uso de sistemas de TI para la salud, lo que impulsa aún más el mercado estadounidense.
• China - El mercado chino se está expandiendo rápidamente, impulsado por inversiones gubernamentales a gran escala en infraestructura de salud digital e iniciativas como el plan Healthy China 2030. El país ha sido testigo de un aumento en la adopción de tecnologías de salud, incluida la telemedicina, los dispositivos portátiles y los registros médicos electrónicos. La vasta población de China genera grandes volúmenes de datos de salud, lo que crea oportunidades significativas para el análisis con el fin de mejorar la gestión de enfermedades, la atención médica predictiva y la medicina de precisión.
• India - La India está surgiendo como un mercado de rápido crecimiento para el big data en la atención médica, impulsado por el enfoque del gobierno en la transformación de la salud digital para mejorar el acceso a la atención médica en todo el país. Iniciativas como el programa Ayushman Bharat y la Misión Nacional de Salud Digital (NDHM) están fomentando la adopción de la telemedicina. Además, la creciente demanda de análisis de datos, impulsada por la creciente carga de enfermedades dentro del país, está alimentando la demanda de big data en la atención médica para mejorar la atención al paciente y reducir los costos de la atención médica.
• Japón - El mercado japonés de big data en el ámbito de la atención sanitaria está creciendo de forma constante, con una demanda cada vez mayor de análisis predictivos y medicina de precisión para gestionar las enfermedades crónicas de forma más eficaz. Los proveedores de atención sanitaria del país están adoptando tecnologías de big data para optimizar las operaciones hospitalarias, mejorar la gestión de los pacientes y reducir la carga financiera de las enfermedades crónicas. Además, el consolidado sector tecnológico de Japón está desarrollando sofisticadas soluciones de análisis sanitario.
• Reino Unido - El Reino Unido es un mercado clave para el big data en el ámbito de la atención sanitaria, gracias a iniciativas como el Plan a Largo Plazo del NHS, que hace hincapié en el uso de datos e inteligencia artificial para mejorar la atención al paciente y la eficiencia operativa. El NHS ha tomado importantes iniciativas para implementar sistemas de historiales clínicos electrónicos y aprovechar los datos para realizar análisis predictivos con el fin de gestionar enfermedades crónicas y optimizar la asignación de recursos. El próspero ecosistema tecnológico del Reino Unido, junto con un fuerte apoyo gubernamental, está acelerando el desarrollo de soluciones innovadoras de datos sanitarios, en particular en medicina de precisión y atención sanitaria personalizada.
• Canadá - Canadá está experimentando un fuerte crecimiento en el mercado de big data en el ámbito de la atención sanitaria, impulsado por el aumento de las inversiones en infraestructura de TI para la salud. Asimismo, el compromiso del gobierno con la salud digital, demostrado por iniciativas como la Estrategia Pancanadiense de Datos de Salud, está fomentando aún más la adopción de la gestión digital de la salud y otras tecnologías basadas en datos.
• Australia - Australia está siendo testigo de un aumento en los estudios de investigación centrados en la atención médica, en particular en áreas como la genómica, el manejo de enfermedades crónicas y la salud de la población. Este aumento en la investigación genera grandes cantidades de datos que se incorporan al análisis de big data, lo que ayuda a los proveedores de atención médica y a los investigadores a identificar patrones, mejorar la atención al paciente y desarrollar tratamientos personalizados, lo que contribuye al crecimiento del mercado de big data en la atención médica en el país.

Análisis de la segmentación del mercado de Big Data en el sector sanitario

Por tipo

El mercado global se divide en análisis prescriptivos, análisis predictivos, análisis de diagnóstico y análisis descriptivos. En el mercado global de big data en el sector de la salud, el análisis predictivo se destaca como el segmento dominante. Aprovecha datos históricos y en tiempo real para pronosticar tendencias de salud futuras y resultados de los pacientes, lo que permite a los proveedores de atención médica abordar problemas de manera proactiva, optimizar tratamientos y mejorar la gestión de los pacientes. Al anticipar los posibles riesgos para la salud, el análisis predictivo mejora significativamente la calidad de la atención. Por ejemplo, IBM Watson Health utiliza IA para ofrecer a los oncólogos información predictiva sobre los resultados del tratamiento del cáncer, lo que los ayuda a tomar decisiones informadas en función de las respuestas anticipadas de los pacientes. Esta capacidad subraya el papel fundamental del análisis predictivo en la atención médica moderna.

Por componente

El mercado global se divide en hardware y software. El segmento de software lidera el mercado global debido a su papel esencial en la gestión, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos de atención médica. Las soluciones de software proporcionan herramientas vitales para la integración, el análisis y la visualización de datos, lo que permite a las organizaciones de atención médica obtener información útil que mejora la atención al paciente. Las plataformas avanzadas como SAS Health Analytics e IBM Watson Health son ampliamente adoptadas por sus capacidades para analizar datos de pacientes, predecir tendencias de salud y respaldar la toma de decisiones clínicas. Este dominio refleja la creciente dependencia de soluciones de software sofisticadas para navegar de manera efectiva por conjuntos de datos de atención médica complejos.

Por implementación

El mercado global se clasifica en basado en la nube y en las instalaciones locales. La implementación basada en la nube es el segmento dominante en el mercado global, principalmente debido a su escalabilidad, rentabilidad y accesibilidad. Las soluciones en la nube permiten a las organizaciones de atención médica almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos sin la necesidad de una infraestructura local extensa. Facilitan el acceso a los datos en tiempo real y la colaboración en diferentes ubicaciones, lo que mejora la eficiencia operativa. Plataformas como Microsoft Azure Health y Google Cloud Healthcare ejemplifican cómo los servicios en la nube permiten la integración y el análisis sin inconvenientes de grandes conjuntos de datos, lo que hace que la implementación basada en la nube sea la opción preferida para los proveedores de atención médica que buscan aprovechar el big data.

Por aplicación

El mercado global se clasifica en análisis clínico, análisis financiero, análisis operativo y otros. El análisis clínico es la aplicación líder en el mercado global de big data en el sector de la salud, y desempeña un papel crucial en la mejora de la atención y los resultados de los pacientes. Este segmento utiliza información basada en datos para optimizar los planes de tratamiento, predecir los riesgos de los pacientes y personalizar la atención médica, lo que lo hace indispensable para las prácticas médicas modernas. Plataformas como Cerner y Epic Systems aprovechan el análisis clínico para rastrear los patrones de salud de los pacientes, ayudar en el manejo de enfermedades y respaldar la toma de decisiones basada en evidencia. Al mejorar la calidad de la atención a través de un análisis detallado, el análisis clínico contribuye significativamente a la eficacia general de la prestación de servicios de salud.

Por los usuarios finales

El mercado global se clasifica en hospitales y clínicas, agencias financieras y de seguros, organizaciones de investigación y otros. En el mercado, los hospitales y las clínicas dominan como usuarios finales clave, generando y gestionando grandes cantidades de datos de pacientes diariamente. Estas instituciones dependen en gran medida del análisis de big data para mejorar los resultados de los pacientes, agilizar las operaciones y mejorar la toma de decisiones clínicas. Al utilizar análisis avanzados, los hospitales y las clínicas pueden identificar tendencias, optimizar la asignación de recursos e implementar intervenciones específicas para mejorar la calidad de la atención. Su amplia generación de datos y su dependencia del análisis subrayan el papel fundamental del big data para impulsar la eficiencia operativa y fomentar mejores resultados de salud en los entornos de atención médica.

Cuota de mercado de la empresa

Los actores clave del mercado están invirtiendo estratégicamente en la mejora de sus soluciones de infraestructura digital para satisfacer la creciente demanda. Estos actores también se centran en estrategias comerciales clave, como colaboraciones estratégicas, adquisiciones relevantes y asociaciones innovadoras, entre otras.

Tempus: un actor emergente en el mercado del big data en el ámbito sanitario

Tempus es un actor emergente en la industria global. Tempus se centra en aprovechar el big data y la inteligencia artificial para avanzar en la medicina personalizada, en particular en oncología. La empresa utiliza la secuenciación genómica y los datos clínicos para proporcionar información que ayude a adaptar los planes de tratamiento a cada paciente.

Los desarrollos recientes en Tempus incluyen:

• En julio de 2024 , Tempus anunció una asociación con Remix Therapeutics, una empresa de biotecnología en fase clínica, para mejorar su plataforma de análisis basada en inteligencia artificial, con el objetivo de acelerar el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Esta colaboración ampliará las capacidades de Tempus para integrar grandes conjuntos de datos para obtener información terapéutica más precisa.

Acontecimientos recientes

• Julio de 2024 : La OMS/Europa presentó la Iniciativa de socios estratégicos para los datos y la salud digital (SPI-DDH). Esta red de colaboración reúne a los 53 Estados miembros de la Región Europea de la OMS junto con socios destacados en materia de datos y salud digital. La SPI-DDH está diseñada para abordar los desafíos asociados con la transformación digital de los sistemas de salud, promoviendo un futuro en el que tanto los pacientes como los trabajadores de la salud puedan acceder a tecnologías de salud digitales seguras, asequibles y centradas en la persona.

Opinión del analista

Según nuestro analista, el big data en el mercado de la atención médica representa una fuerza transformadora con el potencial de mejorar significativamente los resultados de los pacientes y la eficiencia operativa. Al aprovechar el análisis avanzado, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, se está revolucionando el uso de los datos de atención médica, lo que da como resultado diagnósticos más precisos, planes de tratamiento personalizados y una prestación de atención optimizada.

A medida que los proveedores de atención médica invierten cada vez más en estas tecnologías de vanguardia, se espera que el mercado experimente un crecimiento sustancial. La adopción de soluciones de big data no solo promete mejorar la calidad general de la atención, sino que también optimiza las operaciones de atención médica, lo que permite a los proveedores tomar decisiones informadas y basadas en datos que benefician tanto a los pacientes como a las instituciones.