 | • レポートコード：MRC23Q36164 • 出版社/出版日：QYResearch / 2023年3月 ※2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、92ページ • 納品方法：Eメール（2-3日） • 産業分類：医療 |
| Single User | ￥420,500 (USD2,900) | ▷ お問い合わせ |
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レポート概要
| 本調査レポートは世界の医療費不正検出市場について調査・分析し、世界の医療費不正検出市場概要、市場トレンド、主要企業別競争状況、タイプ別セグメント分析（オンプレミス、クラウドベース）、用途別セグメント分析（民間保険会社、公的/政府機関、サードパーティサービスプロバイダー）、地域別市場規模、主要企業のプロファイルなどに関する情報を掲載しています。主要企業としては、LexisNexis Risk Solutions、International Business Machines Corporation、Optuminsight、OSP Labs、DXC Technology Company、Unitedhealth Group、SAS Institute、Fair Isaac Corporation、EXL Service Holdings, Inc.、CGI GROUPなどが含まれています。世界の医療費不正検出市場は、2022年にXXX米ドル、2029年にはXXX米ドルに達すると予測され、予測期間の年平均成長率はXXX％です。COVID-19とロシア・ウクライナ戦争の影響は、医療費不正検出市場規模を推定する際に考慮しました。本レポートは、医療費不正検出の世界市場を定量的・定性的な分析により包括的に提示し、読者がビジネス/成長戦略を策定し、市場競争状況を把握し、現在の市場における自社のポジションを分析し、医療費不正検出に関するビジネス上の意思決定に役立てることを目的としています。 ・医療費不正検出市場の概要 - 医療費不正検出のタイプ別セグメント - 世界の医療費不正検出市場規模：タイプ別分析（オンプレミス、クラウドベース） - 医療費不正検出の用途別セグメント - 世界の医療費不正検出市場規模：用途別分析（民間保険会社、公的/政府機関、サードパーティサービスプロバイダー） - 世界の医療費不正検出市場規模予測（2018年-2029年） ・医療費不正検出市場の成長トレンド - 医療費不正検出の地域別市場規模（2018年-2029年） - 医療費不正検出市場ダイナミクス - 医療費不正検出の業界動向 - 医療費不正検出市場の成長ドライバ、課題、阻害要因 ・主要企業別競争状況 - 企業別市場シェア - 世界の主要企業、業界ランキング分析 - 市場への参入、M＆A動向 ・タイプ別セグメント：オンプレミス、クラウドベース - 世界の医療費不正検出のタイプ別市場規模（2018年-2023年） - 世界の医療費不正検出のタイプ別市場規模（2024年-2029年） ・用途別セグメント：民間保険会社、公的/政府機関、サードパーティサービスプロバイダー - 世界の医療費不正検出の用途別市場規模（2018年-2023年） - 世界の医療費不正検出の用途別市場規模（2024年-2029年） ・医療費不正検出の地域別市場規模 - 北米の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - アメリカの医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - ヨーロッパの医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - アジア太平洋の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - 中国の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - 日本の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - 韓国の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - インドの医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - オーストラリアの医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - 中南米の医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） - 中東・アフリカの医療費不正検出市場規模（2018年-2029年） ・主要企業のプロファイル：企業情報、事業概要、売上、動向 LexisNexis Risk Solutions、International Business Machines Corporation、Optuminsight、OSP Labs、DXC Technology Company、Unitedhealth Group、SAS Institute、Fair Isaac Corporation、EXL Service Holdings, Inc.、CGI GROUP ・アナリストの観点/結論 ・調査方法とデータソース |
Medical fraud is increasingly apperceived as one of the social concerns. Healthcare fraud varies, but generally, it involves filing dishonest health claims for profit.
Highlights
The global Medical Payment Fraud Detection market was valued at US$ million in 2022 and is anticipated to reach US$ million by 2029, witnessing a CAGR of % during the forecast period 2023-2029. The influence of COVID-19 and the Russia-Ukraine War were considered while estimating market sizes.
North American market for Medical Payment Fraud Detection is estimated to increase from $ million in 2023 to reach $ million by 2029, at a CAGR of % during the forecast period of 2023 through 2029.
Asia-Pacific market for Medical Payment Fraud Detection is estimated to increase from $ million in 2023 to reach $ million by 2029, at a CAGR of % during the forecast period of 2023 through 2029.
The global market for Medical Payment Fraud Detection in Private Insurance Payers is estimated to increase from $ million in 2023 to $ million by 2029, at a CAGR of % during the forecast period of 2023 through 2029.
The key global companies of Medical Payment Fraud Detection include LexisNexis Risk Solutions, International Business Machines Corporation, Optuminsight, OSP Labs, DXC Technology Company, Unitedhealth Group, SAS Institute, Fair Isaac Corporation and EXL Service Holdings, Inc., etc. In 2022, the world’s top three vendors accounted for approximately % of the revenue.
Report Scope
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Medical Payment Fraud Detection, with both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Medical Payment Fraud Detection.
The Medical Payment Fraud Detection market size, estimations, and forecasts are provided in terms of and revenue ($ millions), considering 2022 as the base year, with history and forecast data for the period from 2018 to 2029. This report segments the global Medical Payment Fraud Detection market comprehensively. Regional market sizes, concerning products by type, by application, and by players, are also provided.
For a more in-depth understanding of the market, the report provides profiles of the competitive landscape, key competitors, and their respective market ranks. The report also discusses technological trends and new product developments.
The report will help the Medical Payment Fraud Detection companies, new entrants, and industry chain related companies in this market with information on the revenues for the overall market and the sub-segments across the different segments, by company, by type, by application, and by regions.
By Company
LexisNexis Risk Solutions
International Business Machines Corporation
Optuminsight
OSP Labs
DXC Technology Company
Unitedhealth Group
SAS Institute
Fair Isaac Corporation
EXL Service Holdings, Inc.
CGI GROUP
Segment by Type
On-premise
Cloud-based
Segment by Application
Private Insurance Payers
Public/Government Agencies
Third-Party Service Providers
By Region
North America
United States
Canada
Europe
Germany
France
UK
Italy
Russia
Nordic Countries
Rest of Europe
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
Southeast Asia
India
Australia
Rest of Asia
Latin America
Mexico
Brazil
Rest of Latin America
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE
Rest of MEA
Core Chapters
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, executive summary of different market segments (by type, application, etc), including the market size of each market segment, future development potential, and so on. It offers a high-level view of the current state of the market and its likely evolution in the short to mid-term, and long term.
Chapter 2: Introduces executive summary of global market size, regional market size, this section also introduces the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by companies in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 3: Detailed analysis of Medical Payment Fraud Detection companies’ competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 5: Provides the analysis of various market segments by application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 6, 7, 8, 9, 10: North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, Middle East and Africa segment by country. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and its main countries and introduces the market development, future development prospects, market space, and capacity of each country in the world.
Chapter 11: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the key companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 12: The main points and conclusions of the report.
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market Analysis by Type
1.2.1 Global Medical Payment Fraud Detection Market Size Growth Rate by Type: 2018 VS 2022 VS 2029
1.2.2 On-premise
1.2.3 Cloud-based
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Medical Payment Fraud Detection Market Growth by Application: 2018 VS 2022 VS 2029
1.3.2 Private Insurance Payers
1.3.3 Public/Government Agencies
1.3.4 Third-Party Service Providers
1.4 Study Objectives
1.5 Years Considered
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Medical Payment Fraud Detection Market Perspective (2018-2029)
2.2 Medical Payment Fraud Detection Growth Trends by Region
2.2.1 Global Medical Payment Fraud Detection Market Size by Region: 2018 VS 2022 VS 2029
2.2.2 Medical Payment Fraud Detection Historic Market Size by Region (2018-2023)
2.2.3 Medical Payment Fraud Detection Forecasted Market Size by Region (2024-2029)
2.3 Medical Payment Fraud Detection Market Dynamics
2.3.1 Medical Payment Fraud Detection Industry Trends
2.3.2 Medical Payment Fraud Detection Market Drivers
2.3.3 Medical Payment Fraud Detection Market Challenges
2.3.4 Medical Payment Fraud Detection Market Restraints
3 Competition Landscape by Key Players
3.1 Global Top Medical Payment Fraud Detection Players by Revenue
3.1.1 Global Top Medical Payment Fraud Detection Players by Revenue (2018-2023)
3.1.2 Global Medical Payment Fraud Detection Revenue Market Share by Players (2018-2023)
3.2 Global Medical Payment Fraud Detection Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
3.3 Players Covered: Ranking by Medical Payment Fraud Detection Revenue
3.4 Global Medical Payment Fraud Detection Market Concentration Ratio
3.4.1 Global Medical Payment Fraud Detection Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
3.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Medical Payment Fraud Detection Revenue in 2022
3.5 Medical Payment Fraud Detection Key Players Head office and Area Served
3.6 Key Players Medical Payment Fraud Detection Product Solution and Service
3.7 Date of Enter into Medical Payment Fraud Detection Market
3.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
4 Medical Payment Fraud Detection Breakdown Data by Type
4.1 Global Medical Payment Fraud Detection Historic Market Size by Type (2018-2023)
4.2 Global Medical Payment Fraud Detection Forecasted Market Size by Type (2024-2029)
5 Medical Payment Fraud Detection Breakdown Data by Application
5.1 Global Medical Payment Fraud Detection Historic Market Size by Application (2018-2023)
5.2 Global Medical Payment Fraud Detection Forecasted Market Size by Application (2024-2029)
6 North America
6.1 North America Medical Payment Fraud Detection Market Size (2018-2029)
6.2 North America Medical Payment Fraud Detection Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
6.3 North America Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2018-2023)
6.4 North America Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2024-2029)
6.5 United States
6.6 Canada
7 Europe
7.1 Europe Medical Payment Fraud Detection Market Size (2018-2029)
7.2 Europe Medical Payment Fraud Detection Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
7.3 Europe Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2018-2023)
7.4 Europe Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2024-2029)
7.5 Germany
7.6 France
7.7 U.K.
7.8 Italy
7.9 Russia
7.10 Nordic Countries
8 Asia-Pacific
8.1 Asia-Pacific Medical Payment Fraud Detection Market Size (2018-2029)
8.2 Asia-Pacific Medical Payment Fraud Detection Market Growth Rate by Region: 2018 VS 2022 VS 2029
8.3 Asia-Pacific Medical Payment Fraud Detection Market Size by Region (2018-2023)
8.4 Asia-Pacific Medical Payment Fraud Detection Market Size by Region (2024-2029)
8.5 China
8.6 Japan
8.7 South Korea
8.8 Southeast Asia
8.9 India
8.10 Australia
9 Latin America
9.1 Latin America Medical Payment Fraud Detection Market Size (2018-2029)
9.2 Latin America Medical Payment Fraud Detection Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
9.3 Latin America Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2018-2023)
9.4 Latin America Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2024-2029)
9.5 Mexico
9.6 Brazil
10 Middle East & Africa
10.1 Middle East & Africa Medical Payment Fraud Detection Market Size (2018-2029)
10.2 Middle East & Africa Medical Payment Fraud Detection Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
10.3 Middle East & Africa Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2018-2023)
10.4 Middle East & Africa Medical Payment Fraud Detection Market Size by Country (2024-2029)
10.5 Turkey
10.6 Saudi Arabia
10.7 UAE
11 Key Players Profiles
11.1 LexisNexis Risk Solutions
11.1.1 LexisNexis Risk Solutions Company Detail
11.1.2 LexisNexis Risk Solutions Business Overview
11.1.3 LexisNexis Risk Solutions Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.1.4 LexisNexis Risk Solutions Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.1.5 LexisNexis Risk Solutions Recent Development
11.2 International Business Machines Corporation
11.2.1 International Business Machines Corporation Company Detail
11.2.2 International Business Machines Corporation Business Overview
11.2.3 International Business Machines Corporation Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.2.4 International Business Machines Corporation Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.2.5 International Business Machines Corporation Recent Development
11.3 Optuminsight
11.3.1 Optuminsight Company Detail
11.3.2 Optuminsight Business Overview
11.3.3 Optuminsight Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.3.4 Optuminsight Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.3.5 Optuminsight Recent Development
11.4 OSP Labs
11.4.1 OSP Labs Company Detail
11.4.2 OSP Labs Business Overview
11.4.3 OSP Labs Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.4.4 OSP Labs Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.4.5 OSP Labs Recent Development
11.5 DXC Technology Company
11.5.1 DXC Technology Company Company Detail
11.5.2 DXC Technology Company Business Overview
11.5.3 DXC Technology Company Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.5.4 DXC Technology Company Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.5.5 DXC Technology Company Recent Development
11.6 Unitedhealth Group
11.6.1 Unitedhealth Group Company Detail
11.6.2 Unitedhealth Group Business Overview
11.6.3 Unitedhealth Group Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.6.4 Unitedhealth Group Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.6.5 Unitedhealth Group Recent Development
11.7 SAS Institute
11.7.1 SAS Institute Company Detail
11.7.2 SAS Institute Business Overview
11.7.3 SAS Institute Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.7.4 SAS Institute Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.7.5 SAS Institute Recent Development
11.8 Fair Isaac Corporation
11.8.1 Fair Isaac Corporation Company Detail
11.8.2 Fair Isaac Corporation Business Overview
11.8.3 Fair Isaac Corporation Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.8.4 Fair Isaac Corporation Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.8.5 Fair Isaac Corporation Recent Development
11.9 EXL Service Holdings, Inc.
11.9.1 EXL Service Holdings, Inc. Company Detail
11.9.2 EXL Service Holdings, Inc. Business Overview
11.9.3 EXL Service Holdings, Inc. Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.9.4 EXL Service Holdings, Inc. Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.9.5 EXL Service Holdings, Inc. Recent Development
11.10 CGI GROUP
11.10.1 CGI GROUP Company Detail
11.10.2 CGI GROUP Business Overview
11.10.3 CGI GROUP Medical Payment Fraud Detection Introduction
11.10.4 CGI GROUP Revenue in Medical Payment Fraud Detection Business (2018-2023)
11.10.5 CGI GROUP Recent Development
12 Analyst’s Viewpoints/Conclusions
13 Appendix
13.1 Research Methodology
13.1.1 Methodology/Research Approach
13.1.2 Data Source
13.2 Disclaimer
13.3 Author Details
| 【医療費不正検出について】 ※医療費不正検出は、医療分野において発生する不正行為を特定し、抑制するためのプロセスや技術です。医療費の請求やそれに関連するサービスは、患者、医療機関、保険会社など多くの関係者が関わり、複雑な取引が行われています。このため、不正行為が発生しやすい環境が整っています。医療費不正検出の概念は、そのような不正を探し出し、適切な対策を講じて損失を最小限に抑えることを目指しています。 医療費不正には、一般的にいくつかの特徴があります。まず第一に、医療業界における請求はしばしば複雑で、個々のサービスが正当に支払われるかどうかの検証が難しいという点です。第二に、医療費請求は通常、時間がかかり、その結果として請求書の検証が後回しになることが多いです。このようなバッファー期間は、不正行為を隠すための機会となります。さらに、医療には専門的な知識が必要であり、一般の人々には理解しづらい点も多いため、詐欺が容易になる傾向があります。 医療費不正の種類はさまざまであり、主なものとして以下のようなものがあります。代表的なものには、虚偽請求、過剰請求、無実の患者の情報を使った請求、不要な治療や検査の実施、データの改ざんなどが含まれます。虚偽請求とは、実際に提供されていないサービスや治療に対して請求を行うことです。過剰請求は、本来のサービスの内容を超えて不当に高額な請求を行う場合を指します。また、無実の患者の情報を用いて請求を行う場合は、詐欺行為の一環として深刻な問題です。 医療費不正検出の用途は多岐にわたります。主な用途としては、保険会社における請求処理の段階での不正検知や、医療機関内部での監査、政府機関による調査などがあります。これらのプロセスにより、医療費の不正を未然に防ぐことが期待されます。特に、保険制度が複雑な国では、医療費不正検出が特に重要な役割を果たします。このような不正行為は、全体の医療コストを押し上げる要因となり、結果として患者や納税者の負担が増加するためです。 近年では、医療費不正検出に関連する技術が進化しています。特に、データマイニングや機械学習、人工知能（AI）の活用が注目されています。これらの技術を用いることで、大量の医療データから不規則なパターンや異常値を発見しやすくなります。たとえば、AIを用いたアルゴリズムが過去のデータを学習し、通常の請求パターンを特定することで、異常があった際に警告を発することが可能です。これにより、人的リソースを使わずに迅速かつ正確な検出が実現できます。 また、データ分析を通じて医療サービスの利用傾向を把握することも重要です。更に、ビッグデータ技術の進展により、リアルタイムでのデータ処理や分析が可能になり、不正行為を迅速に検出するための基盤が整いつつあります。これに伴い、監視や調査を行う専門家の知識と経験に依存することなく、効率的な不正検出が行えるようになっています。 医療費不正検出は、医療システムの透明性を高め、持続可能な医療サービスを提供するためにも不可欠な要素です。多くの国では、法律や規制が整備されており、医療機関や保険会社に対して不正行為の防止が求められています。特に、医療保険詐欺は、法的な問題を引き起こすこともあるため、適切な対策を講じる必要があります。そのため、業界全体での協力が必要不可欠です。 今後の医療費不正検出においては、AI技術の進化やデータ分析手法の発展が鍵となるでしょう。それにより、不正を早期に発見し、効果的な対応が可能になることが期待されます。また、医療機関や保険会社も、透明性を保ちながら患者と向き合う姿勢が求められます。 結論として、医療費不正検出は、医療システムの健全性を保つために非常に重要です。医療分野で発生する不正行為の多様性に対処するためには、最新の技術を活用し、制度的な枠組みを整備することが必要です。医療業界に関わるすべての関係者が協力し合い、透明性のある健全な医療サービスを実現することが求められています。 |
