病院用EMRシステム市場規模、シェア、トレンド分析レポート 製品別（オンプレミス、クラウドベース、その他）、アプリケーション別（公立病院、私立病院）、エンドユース別、地域別、およびセグメント予測 - 2035年

病院用EMRシステム市場の概要

世界の病院EMRシステム市場規模は2025年に2億1億2,581万米ドルと評価され、2026年から2035年まで0.35%のCAGRで、2026年の2億1億3,325万米ドルから2035年までに2億1億5,573万米ドルに成長すると予測されています。

病院が基本的な電子記録の導入を超えて、相互運用性、クラウド移行、人工知能、自動臨床文書化、患者アクセス、サイバーセキュリティ、統合データ交換に向けて移行する中、病院 EMR システム市場は 2026 年に成熟した近代化フェーズに入ります。米国の非連邦急性期病院の 99% 以上が 2024 年までに認定電子医療記録を導入しており、最初の導入よりも置き換え、強化、統合、最適化の影響が大きくなっていることが示されています。クラウドベースのシステムは、2026 年に供給される製品セグメントの約 48% を占めると推定されています。これに対し、オンプレミス構成では約 41%、その他の構成では約 11% です。公立病院組織は、多数の患者集団、政府支援のデジタル医療プログラム、複数部門のワークフロー、相互運用性要件に支えられ、アプリケーション需要の約 57% を占めると推定されています。最新の EMR 環境では、入院患者の記録と研究室、薬局システム、画像処理、請求、リモート監視、患者ポータル、およびサードパーティ アプリケーションとの接続がますます増加しています。米国の病院の約 90% が 2024 年までに API ベースの患者アクセスを有効にし、病院情報システムが閉じられた臨床データベースからコネクテッド ヘルスケア プラットフォームにどのように進化しているかを示しています。

米国は、非連邦急性期病院における認定 EHR 普及率が 99% を超えているため、病院 EMR 近代化の中心市場であり続けています。その結果、競争活動はますます、基本的なデジタル化よりも、代替システム、クラウド移行、人工知能、ワークフロー自動化、相互運用性、サイバーセキュリティ、臨床医のエクスペリエンスの向上に重点が置かれるようになってきています。 2025 年までに米国の病院の約 76% が、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加しており、電子的な医療情報の送信、受信、検索、統合の重要性が高まっていることがわかります。 2024 年には、病院の約 70% が患者のアクセスに標準ベースの API を使用し、約 3 分の 2 が何らかの形式で患者生成の健康データを EHR に提出できるようにしていました。人工知能は EMR 環境のもう 1 つの重要な層になりつつあります。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年の間に EHR システム内に機械学習機能を導入していました。生成的 AI の統合も加速しており、調査対象の病院の 31.5% が 2024 年に早期導入者として特定され、さらに 24.7% が翌年以内の導入を計画しています。こうした変化により、データ交換、AI 対応ワークフロー、臨床意思決定サポート、自動文書化、安全なサードパーティ統合をサポートできる柔軟な病院 EMR アーキテクチャに対する需要が高まっています。

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主な調査結果

• 主要な製品タイプ:病院はスケーラブルなインフラストラクチャ、リモートアクセス、より迅速なソフトウェア更新、一元管理、ローカルで維持されるコンピューティング環境への依存度の低下を優先しているため、2026 年にはクラウドベースのシステムが約 48% のシェアを占めると推定されています。
• 主要なアプリケーション:公立病院はアプリケーション需要の約 57% を占めると推定されており、これは大量の患者数、広範な部門ワークフロー、政府のデジタル医療への取り組み、相互運用性要件、複数施設の臨床情報管理によって支えられています。
• 主要地域:北米は市場需要の約 42% を占めると推定されており、これは成熟した病院のデジタル化と、米国の非連邦急性期病院における 99% を超える認定 EHR 導入に支えられています。
• 最も急速に成長している地域:アジア太平洋地域は最も急速に発展している地域の機会として位置付けられており、クラウド指向の病院情報システムと相互運用可能なデジタル医療インフラストラクチャ全体の近代化成長指標は約 7.8% と推定されています。
• テクノロジートレンド:人工知能の統合により病院の EMR 機能が再構築されており、調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が 2023 年から 2024 年にかけて EHR 環境内に機械学習機能を導入しました。
• 市場の推進力:相互運用性は近代化の主要な推進力であり、2025 年までに米国の病院の約 76% が 4 つの測定された電子情報交換ドメインすべてに参加し、コネクテッド EMR アーキテクチャに対する需要が強化されます。
• 競争環境:提供された競争環境には米国上場企業 10 社が含まれており、クラウド移行、専門ワークフロー、相互運用性、患者エンゲージメント、臨床文書化、分析、AI 対応の病院情報管理に関する集中的なイノベーションを示しています。
• 今後の展望:2024 年には米国の病院の約 70% がすでに患者の電子アクセス用に標準ベースの API をサポートしており、アプリケーション エコシステムの強力な基盤が構築されているため、標準ベースの接続は EMR 調達の形をますます強化するでしょう。

最新のトレンド

病院が文書作成の負担を軽減し、既存の電子記録からより大きな臨床価値と運用価値を引き出そうとしているため、人工知能は病院EMRシステム市場で最も重要なトレンドの1つになりつつあります。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR 環境内に機械学習機能を導入しており、導入率は大規模病院では約 94.4%、小規模病院では約 65.0% に達しました。生成 AI は、従来の予測ツールと並行して急速に進歩しています。 2024 年には、調査対象となった米国の病院の約 31.5% が既に EHR と統合された生成 AI を使用しており、さらに 24.7% が 1 年以内の導入を計画しています。これは、調査対象となった病院の半数以上が早期導入者または迅速な追随者であることを意味します。その結果、EMR サプライヤーは、アンビエント臨床文書、自動要約、予測アラート、コーディング支援、ワークフローの推奨事項、患者メッセージのサポート、および管理の自動化を開発しています。クラウドベースのシステムは、供給される製品需要の約 48% を占めると推定されており、一元化されたコンピューティング環境により、病院の複数の部門や施設にわたる継続的に更新される AI サービスの展開を簡素化できるため、これらの開発に強力な位置を占めています。

相互運用性と API 主導のヘルスケア エコシステムは、市場のもう 1 つの決定的なトレンドを表しています。 2024 年に米国の病院の約 90% が API を介して患者が電子医療情報にアクセスできるようにし、全病院の約 70% が患者のアクセスに関して標準ベースの API をサポートしました。約 3 分の 2 が患者生成の健康データを EHR に提出できるようにしており、病院の記録が臨床施設内のみで生成される情報を超えて拡大していることを示しています。 2025 年までに、病院の約 76% が、健康情報の電子的な送信、受信、検索、統合を含む、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに取り組んでいます。国家相互運用性インフラも拡大しており、2026 年 2 月までに TFCA を通じて交換される医療記録は 5 億件近くに達します。これらの発展により、EMR サプライヤーは、FHIR ベースの統合、サードパーティ アプリケーションの接続、患者制御の情報交換、電子的な事前承認、リモート モニタリングの統合、およびクロスネットワーク データ アクセスを優先するようになっています。供給されたアプリケーション需要の約 57% を占める公立病院は、大規模な公共機関が複数の専門分野、施設、外部プロバイダー、研究室、薬局、地域医療環境にわたる情報を頻繁に調整するため、特に影響を受けます。

市場動向

ドライバ

"「相互運用性とデジタル ワークフローの最新化により、EMR のアップグレードが加速しています。」"

病院EMRシステム市場の主な推進力は、基本的な電子医療記録の導入が広範に完了した後のデジタル臨床ワークフローの継続的な近代化です。米国の非連邦急性期病院の 99% 以上が 2024 年までに認定された EHR テクノロジーを導入しましたが、約 15 年前には完全な電子システムを使用していた病院は 10% 未満でした。この変革は、病院が電子記録を初めて導入するのではなく、既存システムのパフォーマンス、接続性、使いやすさ、インテリジェンス、セキュリティの向上にますます投資することを意味します。相互運用性は特に影響力があり、2025 年には病院の約 76% が測定された 4 つの電子情報交換ドメインすべてに参加しています。病院は、EMR プラットフォームが入院患者および外来患者の記録、検査情報、薬歴、画像検査結果、遠隔患者モニタリング、患者生成情報、および外部プロバイダー データを接続することをますます期待しています。供給される製品需要の約 48% と推定されるクラウドベースのソリューションは、一元化されたインフラストラクチャが複数の場所にわたる標準化された統合をサポートできるため、この移行の恩恵を受けます。公立病院はアプリケーション需要の約 57% を占めており、大規模な公共施設は単一の統合された臨床情報環境を通じて数千の患者との対面や広範な部門のワークフローを管理できるため、依然として特に重要です。

人工知能は、この近代化の推進力に第 2 層を提供します。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR システム内に機械学習機能を導入しました。これは、EMR プラットフォームが臨床および運営上の意思決定にますます積極的に参加していることを示しています。導入率は病院の特徴によって大きく異なり、都立病院では約 83.8% であるのに対し、都立病院以外では約 61.3% となっています。医療システムとの提携も大きな違いを生み、参照された病院サンプルでは、​​関連病院では約 87.9% が採用されているのに対し、独立施設では約 40.1% が採用されています。これらの違いは、病院のリソースや技術の成熟度に応じて拡張できるモジュール型 AI 機能をベンダーが提供することが増えている理由を示しています。生成 AI の導入はさらに勢いを増し、2024 年には調査対象の病院の約 31.5% が統合生成 AI を使用するようになります。これらの機能が成熟するにつれ、病院では基本的な電子記録ストレージではなく、文書化の効率、予測分析、自動化、相互運用性、臨床医のワークフローのパフォーマンスに基づいて EMR システムを評価することが増えています。

拘束

"「実装の複雑さと従来のインフラストラクチャが、最新化の制約となっています。」"

病院EMRシステム市場に影響を与える主な制約は、ミッションクリティカルな臨床​​業務をすでにサポートしているシステムの置き換えまたは大幅な変更の複雑さです。米国の非連邦急性期病院における認定 EHR の普及率は 99% を超えており、ほとんどの施設はもはや空のテクノロジー環境で業務を行っていません。病院は、長年にわたる患者記録を移行し、検査システムや画像システムとのインターフェースを維持し、請求接続を維持し、臨床スタッフを再訓練し、専門ワークフローを構成し、継続的な患者ケアの中断を回避する必要があります。オンプレミス ソリューションは、2026 年においても供給される製品需要の推定 41% を占めており、大規模なインストール ベースを示しており、すぐにクラウドを置き換えるのではなく、段階的な最新化が必要になる可能性があります。病院が 1 日 24 時間運営され、数百人または数千人の臨床医と管理ユーザーに依存している場合、移行は特に困難になります。供給されるアプリケーション需要の約 57% を占める公立病院機関も、調達サイクル、予算の承認、人員の制約、複雑な統合要件に直面する可能性があります。これらの要因により、実装スケジュールが長期化し、病院が完全な置き換えを行うのではなく、アップグレードを通じて既存のプラットフォームを拡張することが奨励される可能性があります。

病院のカテゴリー間でテクノロジーの導入が不均一であると、新たな制約が生じます。 EHR システム内の機械学習機能は、参照された米国のサンプルでは大規模病院の約 94.4% で採用されていますが、小規模病院では約 65.0% にすぎません。同様に、都立病院の約 83.8% が ML を採用しているのに対し、都立病院以外の病院は約 61.3% でした。これらの違いは、人員配置、インフラストラクチャ、資本の利用可能性、技術的専門知識、実装能力が高度な EMR 機能の導入にどのように影響するかを示しています。生成 AI の導入でも同様の警戒心が見られます。2024 年に調査対象となった病院の約 43.7% は導入が遅れていると分類されており、これは導入スケジュールが長期化しているか、計画がないか、不確実なままであることを意味します。病院システムには機密性の高い臨床情報が含まれているため、サイバーセキュリティとガバナンスの要件はさらに複雑になります。相互運用性が拡大し、米国の病院の約 90% で API ベースの患者アクセスが可能になるにつれ、ベンダーと病院の IT チームは、認証、認可、監査可能性、データの整合性、運用の回復力を維持しながら、より多くの外部接続を管理する必要があります。

機会

"「クラウド移行と AI 対応の臨床ワークフローにより、大幅な近代化の可能性が生まれます。」"

クラウドベースの EMR の最新化は、病院 EMR システム市場における最も強力な機会の 1 つを表しています。クラウドベースのシステムは、2026 年に供給される製品需要の約 48% を占めると推定されており、このカテゴリはオンプレミスの約 41%、その他の構成の約 11% を上回っています。病院では、更新を一元化し、ローカル ハードウェアへの依存を軽減し、地理的に分散した施設をサポートし、災害復旧オプションを改善し、新しい分析と AI 機能の導入を簡素化できるため、クラウド指向のアーキテクチャを好む傾向が高まっています。供給されるアプリケーション需要の約 43% を占める私立病院組織は、ワークフローの効率性、患者エクスペリエンス、より迅速なテクノロジー展開、およびスケーラブルなインフラストラクチャに重点を置くことが多いため、重要な機会を提供しています。複数の病院グループは、クラウド アーキテクチャを使用して、複数の施設にわたる臨床テンプレート、セキュリティ管理、レポート、データ アクセスを標準化することもできます。医療機関が遠隔診療、患者ポータル、仮想診察、施設間の連携を増やすにつれて、クラウドベースのプラットフォームは臨床機能と管理機能の両方をサポートする共通のデジタル基盤を提供できます。

AI を活用した文書化と臨床ワークフローの自動化は、別の重要な機会を生み出します。調査対象となった米国の病院の約 31.5% は、2024 年に EHR と統合された生成 AI を早期に導入しており、約 24.7% は翌年以内の導入を計画している急速なフォロワーでした。これらのカテゴリーを合計すると、調査対象の病院の約 56.2% を占めました。アンビエントドキュメンテーションは、臨床医と患者の会話を構造化されたドキュメンテーションに変換し、手作業での入力を減らすことができるため、特に重要なユースケースとして浮上しています。ある病院の導入では、アンビエント AI ツールの導入後、医師の文書作成の負担が約 36% 減少したと報告されており、統合自動化の潜在的な運用上の影響を示しています。 EMR サプライヤーは、この機会を臨床概要、退院文書、コーディング支援、患者へのメッセージング、スケジュール設定、利用管理、事前承認に拡張できます。 2024 年には米国の病院の約 70% が患者アクセスに標準ベースの API をすでに使用しているため、ベンダーは専用のサードパーティ AI およびワークフロー アプリケーションを導入するための標準化された統合基盤も備えています。

チャレンジ

"「データセキュリティ、相互運用性の品質、AI ガバナンスは依然として実装上の重要な課題です。」"

病院EMRシステム市場は、データセキュリティと臨床的完全性を維持しながら、信頼性の高い相互運用性を達成するという継続的な課題に直面しています。 2025 年までに、米国の病院の約 76% が、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加しました。これは、実質的に大多数の病院が情報を電子的に送信、受信、検索、統合していることを意味します。ただし、データ交換の増加により、病院システムが保護する必要がある技術インターフェイス、外部アプリケーション、ユーザー ID、およびデータ フローの数も増加します。 2024 年には病院の約 90% が API ベースの患者アクセスを可能にし、約 3 分の 2 が何らかの形式で患者生成の健康データの提出をサポートしました。これらの機能によりアクセシビリティが向上しますが、強力な ID 管理、同意制御、サイバーセキュリティ監視、データ検証、監査メカニズムが必要です。供給されるアプリケーション需要の約 57% を占める公立病院施設は、多数の公的機関、外部プロバイダー、研究室、薬局、地域医療機関と接続する可能性があるため、特に複雑な環境に直面する可能性があります。重複、不完全、または不正確に一致する患者情報を作成することなく、これらのシステム間で信頼性の高い統合を維持することは、依然として大きな技術的課題です。

人工知能のガバナンスにより、さらなる複雑さが生じています。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR 環境内に機械学習機能を導入しましたが、参照された 2024 年の調査では、生成型 AI の導入または短期的に計画された導入は約 56.2% に達しました。導入が迅速に行われると、モデルの精度、バイアス、臨床的適切性、プライバシー、説明可能性、導入後のパフォーマンスを評価する必要性が高まります。測定されたすべてのローカル AI 評価実践を実施している病院は、早期導入者である可能性が高速追随者よりも約 12.1 パーセント ポイント低く、厳格なガバナンスが導入速度に影響を与える可能性があることを示しています。認定医療 IT は米国の病院の 96% 以上で提供されるケアをサポートしており、予測テクノロジーが臨床ワークフローに直接組み込まれる場合、アルゴリズムの透明性がますます重要になります。したがって、ベンダーは、アルゴリズムによる推奨事項がどのように作成および維持されるかに関する検証、監視、サイバーセキュリティ、透明性のある情報と、急速なイノベーションのバランスを取る必要があります。

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セグメンテーション分析

種類別

オンプレミス:オンプレミスの病院 EMR システムは、2026 年の製品タイプの需要の約 41% を占めると推定されています。これらのシステムは、インフラストラクチャの直接制御、カスタマイズされた構成、ローカルで管理されるデータベース、確立された臨床ハードウェアとの統合を求める病院にとって、引き続き重要です。大規模な病院では、何百もの相互接続された臨床ワークフローと管理ワークフローを運用できるため、技術的に要求の高いレガシー プラットフォームを即座に置き換えることができます。米国の非連邦急性期病院における認定 EHR の導入率は 99% を超えており、市場活動のかなりの部分は、第 1 世代の電子記録の実装ではなく、既存のインフラストラクチャのアップグレードに関係しています。オンプレミス システムは、サーバー環境、アクセス ポリシー、バックアップ手順、カスタマイズされた統合を直接監視できる機能を病院に提供します。それにも関わらず、医療機関は柔軟なアクセスと一元的なソフトウェア メンテナンスの必要性が高まっているため、この分野はクラウド移行のプレッシャーに直面しています。人工知能はインフラストラクチャの決定にも影響を与えており、調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が 2023 年から 2024 年にかけて EHR システム内の機械学習機能を使用しました。したがって、オンプレミス アーキテクチャを維持する病院は、高度な分析をサポートするためにコンピューティング機能を拡張するか、外部サービスを統合する必要があります。推定 41% のシェアは、クラウドの採用が増加しているにもかかわらず、ローカルで管理された導入が依然として相当規模であることを示しています。

クラウドベース:クラウドベースのシステムは、2026 年には約 48% の市場シェアを獲得し、製品セグメントをリードすると推定されています。このカテゴリは、スケーラブルなインフラストラクチャ、一元化されたソフトウェア更新、リモート アクセシビリティ、複数拠点の接続、災害復旧、API 統合、および病院所有のコンピューティング機器への依存度の低さに対する病院の需要から恩恵を受けています。 2024 年には米国の病院の約 90% で患者が API を使用して電子医療情報にアクセスできるようになり、外部のデジタル アプリケーションと安全に通信できる EMR 環境に対する需要が高まっていることが実証されました。クラウド アーキテクチャは、これらの統合をサポートしながら、ベンダーが複数の顧客にソフトウェア拡張機能をより一貫して導入できるようにします。人工知能の台頭によりこの分野はさらに強化されており、調査対象となった米国の病院の約 31.5% が 2024 年に EHR システムと統合された生成 AI をすでに使用しており、さらに 24.7% が 1 年以内に導入する予定です。クラウドベースのプラットフォームは、アンビエント文書化、予測分析、臨床要約、自動コーディング、ワークフロー推奨などの計算集約型機能の導入を簡素化できます。病院の約 70% が患者アクセスに標準ベースの API を使用しているため、クラウドベースの EMR システムは、ますます接続が進む病院テクノロジー エコシステムの中心に位置しています。

他の:その他の病院 EMR システムは、2026 年の製品タイプの需要の約 11% を占めると推定されています。このセグメントには、従来のオンプレミスまたはクラウドベースの構造に完全には適合しない展開構成が含まれており、移行期、専門化、または混合テクノロジー環境を必要とする病院をサポートできます。病院は確立されたクラウドまたはローカルで管理されるアーキテクチャを中心に統合が進んでいるため、11% のシェアは比較的小さいです。ただし、医療機関が特定のレガシー アプリケーションを保持しながら、選択したワークロードをリモート管理された環境に転送する必要がある場合には、ハイブリッド運用要件が引き続き関連します。 2025 年までに米国の病院の約 76% が、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加し、患者情報の電子的な送信、受信、検索、統合をサポートするための特殊な構成にもプレッシャーが生じています。他の導入モデルは、段階的な最新化の際に特に役立ち、各施設が接続されているすべてのシステムを同時に交換することなく、選択した臨床機能を移行できるようになります。米国の病院の約 3 分の 2 が 2024 年までに患者生成の健康データの提出をサポートするようになり、さらに小規模な導入カテゴリーでも外部接続、データ正規化、ID 管理、サイバーセキュリティ、統合機能の必要性がますます高まっています。

アプリケーション別

公立病院:公立病院は、2026 年の病院 EMR システム アプリケーション需要の約 57% を占めると推定されており、主要な供給アプリケーション カテゴリとなっています。公的機関は、接続された情報環境内で、大量の患者数、救急サービス、複数の診療科、入院治療、外来部門、研究室、薬局、画像診断施設、政府の報告義務を頻繁に管理しています。米国の非連邦急性期病院の 99% 以上が、認定された電子医療記録を採用しています。これは、公共部門のテクノロジーの優先事項が、基本的なデジタル化よりも近代化と相互運用性をますます重視していることを意味します。 2025 年までに米国の病院の約 76% が、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加しており、外部の医療機関と情報を交換できるシステムの重要性が浮き彫りになっています。 2024 年には病院の約 90% が電子医療情報への API ベースのアクセスを可能にしたため、公立病院も患者アクセス テクノロジーの恩恵を受けています。全国的な医療情報の交換が拡大するにつれ、公的機関は大規模で多様な集団にわたる標準化された記録を管理できる EMR プラットフォームを必要としています。その結果、クラウド移行、サイバーセキュリティ、AI 支援ワークフロー、標準化された API が、推定 57% を占めるアプリケーション セグメント内での主要な購入検討事項になりつつあります。

公立病院の需要も、人工知能と臨床ワークフローの自動化によって再形成されています。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR システム内に機械学習機能を導入しました。これは、高度な分析が多くの医療機関で実験的な導入を超えて進んでいることを示しています。大病院では約 94.4% の導入率を記録しており、広範な患者情報を管理する複雑な組織の間で特に需要が高いことを示しています。生成的 AI 導入は別の開発経路を提供し、調査対象の病院の約 31.5% が 2024 年に早期導入者として特定され、24.7% がファストフォロワーとして分類されます。公立病院は、これらのテクノロジーを臨床文書、患者概要、管理ワークフロー、コーディング サポート、利用管理、スケジュール設定、患者とのコミュニケーションに適用できます。それにもかかわらず、AI ツールは臨床上の意思決定が多数の患者集団に影響を与える環境に影響を与えるため、この分野では強力なガバナンスが必要です。約 57% のアプリケーション シェア、広範な認定 EHR 導入、加速する AI 導入の組み合わせにより、公立病院は 2035 年まで継続的に EMR の最新化を進める上で最も重要な分野の 1 つとなっています。

私立病院:私立病院は、2026 年のアプリケーション需要の約 43% を占めると推定されています。民間医療機関は、患者エクスペリエンス、医師の生産性、スケジュールの効率性、臨床文書化、請求の統合、リモート アクセス、および複数の施設間の調整を向上させるために、EMR プラットフォームの使用が増えています。このセグメントは、供給される製品セグメントの推定 48% を占めるクラウドベースのテクノロジーを特に受け入れています。これは、クラウド導入により、病院ネットワーク全体への急速な拡張をサポートしながら、大規模なローカル インフラストラクチャの必要性が軽減されるためです。民間機関もサービスの応答性とデジタル患者エンゲージメントで競争しており、ポータル、モバイル アクセス、自動通信、オンライン スケジュール、統合された健康情報に対する需要が強化されています。 2024 年に米国の病院の約 90% が API ベースの電子情報への患者アクセスをサポートし、約 70% がその目的で標準ベースの API を使用しました。これらの開発により、私立病院は EMR プラットフォームを患者対応および臨床アプリケーションのより広範なエコシステムに接続できるようになります。デジタル サービスが病院体験のより大きな要素になるにつれて、EMR システムは臨床ケアと顧客とのやり取りの両方をサポートする情報基盤としてますます機能します。

私立病院組織も、生産性の向上が臨床能力と業務パフォーマンスに直接影響を与える可能性があるため、自動化と人工知能の重要な導入者です。 2024 年に調査対象となった米国の病院の約 56.2% は、EHR と統合された生成 AI をすでに使用しているか、1 年以内の導入を計画しています。アンビエント臨床文書は、手動で遭遇記録を作成するのに費やす時間を削減し、臨床医がより多くの注意を患者に向けることができるため、特に関連性の高い機能を表します。 EHR 環境内での機械学習の導入率は、参照サンプルの医療システム関連病院では約 87.9% に達し、独立した病院では 40.1% に達しました。これは、大規模なテクノロジー ネットワークと共有実装リソースに関連する利点を示しています。私立病院グループも同様に、複数の拠点にわたって EMR 機能を標準化し、集中分析を使用して臨床パフォーマンスと業務パフォーマンスを評価できます。供給されるアプリケーション需要の約 43% を私立病院が占めているため、ベンダー間の競争は、実装速度、使いやすさ、クラウドの拡張性、相互運用性、サイバーセキュリティ、自動化、および専門分野固有のワークフロー機能にますます依存しています。

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地域別の見通し

北米

北米は、2026 年に病院 EMR システム市場の約 42% を占めると推定され、主要な地域セグメントとなります。米国は、連邦以外の急性期病院の 99% 以上が認定された電子医療記録を採用しているため、最大の技術基盤を提供しています。高い普及率により市場の需要の性質が変化し、医療提供者は初回の EMR 導入ではなく、アップグレード、クラウド移行、AI 機能、相互運用性ソリューション、セキュリティの向上、ワークフローの最適化を購入することが増えています。 2025 年までに米国の病院の約 76% が、測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加し、医療情報の電子的な送信、受信、検索、統合が大幅に進歩したことが実証されました。患者の接続も同様に進んでおり、2024 年には病院の約 90% で API ベースの電子医療情報アクセスが可能になります。この地域のシェアの約 42% は、大規模な医療システムの統合、大規模な病院ネットワーク、確立された医療 IT インフラストラクチャ、分析の強力な導入によっても支えられています。北米にサービスを提供するベンダーは、医師の使いやすさ、周囲の文書化、サイバーセキュリティ、クラウドの拡張性、相互運用性、サードパーティのヘルスケア アプリケーションとの統合に関して競争を強めています。

人工知能は、北米の病院の EMR 環境全体で大きな差別化要因になりつつあります。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR システム内に機械学習機能を導入しており、大規模病院では導入率が約 94.4% に達しました。生成的 AI の統合は急速に発展しており、調査対象の病院の約 31.5% が 2024 年に早期導入者として分類され、約 24.7% が翌年以内の導入を計画しています。これにより、アーリーアダプターとファストフォロワーを合わせた約 56.2% のグループが形成されます。病院は、臨床文書化、予測リスク分析、コーディング、患者メッセージング、退院概要、管理自動化、臨床意思決定支援のために AI を検討しています。 2024 年には病院の約 70% が患者アクセスに標準ベースの API を使用し、サードパーティ アプリケーション統合のための技術基盤を構築しました。北米の成熟した導入プロファイルは、将来の需要が交換サイクルと高度な機能にますます依存することを意味し、基礎的な市場の拡大が鈍化しているにもかかわらず、地域のリーダーシップの継続をサポートします。

ヨーロッパ

ヨーロッパは、2026 年の病院 EMR システム需要の約 28% を占めると推定されており、この地域は 2 番目に大きな分析市場セグメントとして確立されています。病院のデジタル化は、医療提供者が臨床記録、患者ポータル、電子処方箋、検査室の統合、画像接続、医療提供者間の情報交換を最新化するにつれて、ヨーロッパの主要な医療システム全体で継続しています。欧州連合には 27 か国が加盟しており、国家システムがさまざまなレベルのデジタル成熟度を維持する、大規模ながら構造的に多様な医療技術環境を構築しています。地域の政策では、電子医療情報に対する患者の管理強化と医療機関間の交換の標準化がますます重視されています。病院が分散した施設を接続しながら、断片化したローカルインフラストラクチャを削減しようとする中、クラウドベースのアーキテクチャの関連性が高まっています。供給されているクラウドベースのセグメントは世界の製品需要の約 48% を占めており、欧州の調達に影響を与える広範なテクノロジーの方向性を示しています。欧州の多くの国では公的資金提供を受けた機関が医療提供の大部分を占めており、大規模な患者集団を調整できるスケーラブルな EMR プラットフォームへの投資を支えているため、公立病院の需要は特に重要です。

相互運用性とプライバシーの要件は、欧州の競争環境を強く形作ります。病院システムは、より広範な電子データの可用性と、厳格なガバナンス、セキュリティ、患者の同意、およびアクセス制御の要件とのバランスを取る必要があります。したがって、この地域の推定 28% の市場シェアには、ID 管理、監査可能性、暗号化、標準化された臨床用語、安全なインターフェイスに対する大きな需要が含まれています。病院が自動文書化、意思決定支援、医療データ分析、管理の最適化を模索する中で、人工知能の重要性も高まっています。ただし、AI の導入は、ますます正式なガバナンス構造の中で運用する必要があり、透明性と臨床検証が重要な調達基準となります。クラウドベースのソリューションは、複数の病院拠点にわたる一元的な更新をサポートできますが、医療機関はデータの保存場所と運用管理の要件を引き続き評価しています。市場が 2035 年に向けて進むにつれ、欧州の立場は基本的な EMR の採用よりも、既存の病院情報環境の最新化に依存すると予想されます。 27 の EU 加盟国と約 28% の地域市場シェアを組み合わせることで、システムをさまざまな言語、医療構造、規制要件に適応できるベンダーにとって大きなチャンスが生まれます。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は、2026 年の病院 EMR システム需要の約 23% を占めると推定されており、最も急速に発展している地域の機会として位置付けられています。この地域は、成熟したデジタル医療環境と急速に近代化する医療システムを組み合わせており、代替プロジェクトと第一段階のデジタル変革プロジェクトの両方で需要を生み出しています。人口の多さ、病院の収容能力の拡大、民間医療への投資の増加、政府のデジタル化プログラム、モバイル接続の増加が EMR の採用を支えています。クラウドベースのシステムは、医療機関が各施設で広範なローカル コンピューティング リソースを複製することなくデジタル インフラストラクチャを拡張できるため、特に関連性があります。クラウドベースの展開は世界の製品需要の約 48% と推定されており、このアーキテクチャは、スケーラブルな病院ネットワークと一元的な情報管理に対するアジア太平洋地域のニーズに適合しています。世界中で供給されるアプリケーション需要の約 57% を占める公立病院も、地域全体の政府医療システムが患者記録、相互運用性、遠隔医療、デジタル診断、統合病院管理に投資しているため、もう 1 つの重要なセグメントです。この地域の市場地位は約 23% であり、2035 年までさらに浸透する余地がかなり残されています。

アジア太平洋地域の成長は、病院の技術要件がますます高度化していることによっても支えられています。プロバイダーは、基本的な患者登録や臨床文書作成を超えて、統合検査システム、薬局記録、画像診断、請求、遠隔医療、分析、モバイル患者エンゲージメントへと移行しています。この地域には 40 億人以上の人々が住んでおり、国家システムがデジタル アクセスを拡大するにつれて、医療データ インフラストラクチャに大きな可能性が生まれています。複数の拠点で活動する病院グループでは、標準化された臨床記録と集中分析の必要性がますます高まっており、クラウド指向の EMR アーキテクチャが好まれています。人工知能は、自動化された文書化、臨床意思決定のサポート、リソース計画、患者とのコミュニケーションを通じて追加の機会を生み出すことができます。ただし、この地域にはインフラストラクチャの成熟度が大幅に異なる医療システムが含まれているため、柔軟な実装モデルが不可欠です。モジュール式の導入、多言語インターフェイス、モバイル アクセス、相互運用性、およびスケーラブルなクラウド サービスを提供できるベンダーは、より大きな需要を獲得できる立場にあります。したがって、病院のデジタル化が主要都市機関を超えて二次都市に広がり、医療ネットワークが拡大するにつれて、アジア太平洋地域の推定シェアは 23% 増加すると予想されます。

ラテンアメリカ

ラテンアメリカは、2026年の病院EMRシステム市場の約4%を占めると推定されています。現在のシェアは依然として北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域よりも小さいものの、病院が紙集約的なプロセスや断片化した情報システムを統合デジタルプラットフォームに置き換えるため、この地域には近代化のチャンスが存在します。ブラジルとメキシコの人口は合わせて 3 億 4,000 万人を超えており、公的および民間の機関全体にわたって実質的な医療情報管理要件が生じています。政府の医療システムは大規模な患者集団を管理しており、一次医療、二次医療、三次医療の間の連携の改善が必要であるため、公立病院組織は特に重要です。クラウドベースのシステムは、ローカルで運用されているサーバー インフラストラクチャへの依存を軽減し、一元的なアップグレードをサポートすることで、魅力的な導入経路を提供できます。供給されている世界の製品セグメントの推定 48% をクラウド導入が占めているため、ラテンアメリカの病院は、リモート管理されたプラットフォームを通じて高度な EMR 機能にアクセスできるようになってきています。電子処方箋、患者ポータル、検査室の統合、臨床文書化、スケジュール設定、請求書発行、医療分析などの分野でも需要が高まっています。

私立病院の近代化は、推定 4% のラテンアメリカの市場シェアにおけるもう 1 つのチャンスを表しています。私立病院は、提供されている世界的なアプリケーション セグメンテーションの推定 43% を占めており、多くの場合、サービス品質、テクノロジーの導入、デジタル患者対話、運用効率によって競合しています。複数の都市に展開する病院グループは、集中型 EMR プラットフォームを使用して記録と管理プロセスを標準化しながら、分散された施設全体へのアクセスを維持できます。スマートフォンは予約管理、患者とのコミュニケーション、遠隔医療、記録アクセスのためのアクセス可能なチャネルを提供するため、モバイル ファーストのデジタル ヘルスは特に関連性があります。それにもかかわらず、より多くの臨床情報が接続された環境に移行するにつれて、サイバーセキュリティは引き続き重要な要件となります。病院は、検査機関、保険会社、薬局、診断プロバイダー、患者向け​​アプリケーションとのインターフェースを拡張しながら、患者の記録を保護する必要があります。 2035 年までのラテンアメリカ市場の発展は、クラウドの導入、相互運用性への取り組み、民間病院への投資、政府のデジタル化プログラム、統合医療データ管理に対する需要の増加によって形成されると予想されます。

中東とアフリカ

中東とアフリカは、2026 年の病院 EMR システム需要の約 3% を占めると推定されています。この地域は依然として比較的小さいですが、一部の国では重要なデジタル医療の近代化への取り組みが行われており、主要都市中心部では民間医療への投資が拡大しています。湾岸ヘルスケア システムは、コネクテッド ホスピタル、スマート ヘルスケア インフラストラクチャ、電子患者記録、人工知能、遠隔医療、デジタル患者サービスに投資しています。同時に、アフリカの一部では、断片的または紙ベースの臨床情報管理から、より構造化された電子システムへの移行が進み続けています。クラウド展開は、病院がすべての場所に同等のローカル インフラストラクチャを必要とせずに、中央で管理されているソフトウェアにアクセスできるため、特に価値があります。クラウドベースの製品は、供給される世界的な需要の推定 48% を占めており、分散型ヘルスケア ネットワークに適したアーキテクチャを提供します。提供されているアプリケーション構造では世界の需要の約 57% が公的機関に割り当てられており、その多くが大規模な患者集団と国家医療の優先事項を管理しているため、公立病院の需要は引き続き重要です。

この地域の推定シェア 3% は、医療インフラ、技術予算、ブロードバンドの可用性、労働力の能力、規制の成熟度における大きな変動も反映しています。裕福な医療システムでは、分析、相互運用性、患者ポータル、モバイル アプリケーション、AI 支援ワークフローを組み込んだ高度な EMR プラットフォームを実装できますが、リソースに制約のある病院では、基本的なデジタル記録と不可欠な臨床統合が優先される場合があります。私立病院は、供給される世界のアプリケーション需要の約 43% を占めており、急速に発展する都市部の医療市場においてテクノロジーを導入するための重要なルートを提供します。病院がより多くの臨床システムと外部アプリケーションを接続するにつれて、サイバーセキュリティとデータ常駐性の重要性が高まっています。コアの EMR 機能から始めて、検査室の統合、薬局管理、遠隔医療、分析、AI まで拡張できるスケーラブルなプラットフォームが特に適している可能性があります。 2035 年まで、この地域の市場発展は、病院インフラの拡張、国家デジタル医療戦略、クラウド アクセシビリティ、従業員トレーニング、標準化された電子臨床記録の広範な導入に依存すると予想されます。

病院 EMR システムのトップ企業のリスト

• Modernizing Medicine (U.S)
• Intersystems Corporation (U.S)
• Computer Programs and Systems, Inc. (U.S)
• (CPSI) Eclinicalworks (U.S)
• GE Healthcare (U.S)
• Greenway Health (U.S)
• Advanced Data Systems Corporation (U.S)
• Cantata Health (U.S)
• Drchrono (U.S)
• Advancedmd (U.S)

市場シェア上位2社

インターシステムズ株式会社:インターシステムズ コーポレーションは、医療データ、相互運用性、臨床情報機能に支えられ、病院 EMR システム市場で有力な供給競合企業の 1 つに位置しています。提供された企業セット内の分析比較では、同社は 2026 年の競争参加の約 15% を占めると推定されています。その位置付けは、2025 年までに米国の病院の約 76% が測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加しているため、コネクテッドホスピタル情報に対する需要の高まりと一致しています。医療提供者は、研究室、薬局、画像システム、外部プロバイダー、患者アプリケーション、および管理プラットフォームによって生成された情報を統合できる EMR 環境の必要性をますます高めています。 2024 年には米国の病院の約 90% が API ベースの患者アクセスを可能にし、標準ベースのデータ交換の重要性がさらに高まりました。したがって、インターシステムズ コーポレーションの競争機会は、従来の臨床記録機能を超えて、企業情報の統合と組織を越えたデータ管理にまで広がります。クラウドベースの展開が供給される製品需要の推定 48% に達するにつれ、複数の施設と多数の患者集団を管理する病院グループにとって、スケーラブルで相互運用可能なアーキテクチャの重要性がますます高まっています。

GEヘルスケア:GE ヘルスケアは、病院技術および臨床環境全体でのより幅広い存在感を反映して、2026 年には供給企業の競争参加企業の約 13% を占めると推定されています。その位置付けは、電子医療記録と診断ワークフロー、画像情報、分析、および接続された臨床システムとの統合が進むことによって恩恵を受けることができます。公立病院は、供給されるアプリケーション需要の約 57% を占めており、これらの施設は、数百の臨床ワークフローと複数の診断部門を含む複雑な環境を頻繁に運用しています。また、調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が 2023 年から 2024 年にかけて EHR 環境内に機械学習機能を導入していたことから、人工知能の利用の拡大は統合医療技術の戦略的重要性を強化しています。大病院は同じ評価で約 94.4% の導入率を記録しており、広範なテクノロジー インフラストラクチャを持つ施設の間で特に強い需要が示されています。競争は、サイバーセキュリティ、相互運用性、拡張性、ユーザー アクセシビリティをサポートしながら、臨床データとワークフロー インテリジェンスを組み合わせる能力にますます依存しています。これらの要件は、病院のデジタル エコシステムの複数のコンポーネントにわたって運用できる確立された医療技術サプライヤーにチャンスをもたらします。

投資分析

病院EMRシステム市場への投資活動は、基本的な電子記録変換ではなく近代化にますます集中しています。米国の非連邦急性期病院の 99% 以上がすでに認定済みの EHR テクノロジーを使用しており、テクノロジー予算はクラウド移行、サイバーセキュリティ、人工知能、相互運用性、臨床ワークフローの自動化、データ分析、患者向け​​デジタル サービスに向けられています。クラウドベースのシステムは、2026 年に供給される製品需要の推定 48% を占めており、クラウド インフラストラクチャは最も重要な投資分野の 1 つとなっています。オンプレミス ソリューションは約 41% を維持します。これは、従来の設備を最新化し、既存のインフラストラクチャと新しいデジタル サービス間のハイブリッド接続を作成するためにも多額の投資が必要であることを意味します。病院は相互運用性機能を拡大しており、2025 年までに米国の機関の約 76% が 4 つの測定済み相互運用性ドメインすべてに参加しています。投資の優先事項には、API 管理、FHIR 互換の統合、ID 管理、情報の正規化、サイバーセキュリティの監視、バックアップ システム、災害復旧、および集中データ プラットフォームがますます含まれています。供給されたアプリケーション需要の約 57% を占める公立病院組織は、大規模な公共施設が広範な患者集団と相互接続された多数の部門をサポートする必要があるため、大きな投資機会を提供します。

調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が 2023 年から 2024 年にかけて EHR システム内に機械学習機能を導入していたため、人工知能はもう 1 つの主要な投資方向を表しています。生成 AI は実験から実装へと急速に移行しており、調査対象の病院の約 31.5% が 2024 年にすでに統合生成 AI を使用しており、約 24.7% が 1 年以内の導入を計画しています。アーリーアダプターとファストフォロワーを合わせると、病院サンプルの約 56.2% を占めました。したがって、投資はアンビエントドキュメンテーション、自動臨床要約、コーディング支援、患者メッセージング、利用管理、予測分析、意思決定支援ツールに拡大しています。供給されるアプリケーション需要の約 43% を占める私立病院組織は、業務効率と患者エクスペリエンスが競争上の地位に直接影響を与える可能性があるため、特に重要です。広範な API アクセスにより、認証と監視が必要な追加のエンドポイントが作成されるため、投資の機会はサイバーセキュリティにも広がります。 2024 年に米国の病院の約 90% が API ベースの患者アクセスを有効にし、安全な外部接続が病院情報インフラストラクチャの一部となった規模を示しています。

新製品開発

病院EMRシステム市場における新製品開発は、臨床医のワークフローに直接組み込まれた人工知能を中心に据えるようになってきています。従来のシステムは主に患者情報を取得して整理していましたが、新しいプラットフォームは記録を要約し、文書化を支援し、情報の優先順位を付け、管理タスクを自動化し、予測サポートを提供するように設計されています。調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年にかけて EHR 環境内で機械学習機能を使用しており、AI 対応機能がすでに大幅に導入されていることを示しています。 Generative AI はこの製品開発の方向性を拡大しており、2024 年には調査対象の病院の約 31.5% が早期導入者として特定されています。アンビエント臨床文書化は、会話を構造化された臨床メモに変換し、手動による文書化の作業負荷を軽減できるため、特に重要です。新製品には、自動化された患者メッセージの作成、退院概要、コーディング支援、臨床検索、スケジュール設定サポート、ワークフローの推奨機能も組み込まれています。供給されるタイプの需要の約 48% を占めるクラウドベースの展開は、病院がローカル インフラストラクチャを置き換える必要がなく、ベンダーが中央でホストされるモデルを改善し、拡張機能を配布できるため、継続的に更新される AI 機能に適したアーキテクチャを提供します。

相互運用性は、2 番目の主要な新製品開発経路を表します。 2024 年には、米国の病院の約 70% が患者の電子アクセスのための標準ベースの API をサポートし、約 90% が何らかの形式の API ベースの患者アクセスを可能にしました。約 3 分の 2 が、患者が生成した健康データを EHR 環境に提出することを支持しており、最新のシステムが処理しなければならない情報の量と種類が増加しています。したがって、新しい EMR 製品では、FHIR 互換インターフェイス、患者アクセス API、外部アプリケーション マーケットプレイス、自動情報調整、同意管理、ID 照合、およびプロバイダー間の臨床データ交換が重視されています。 2026 年 2 月までに、TEFCA を通じて 5 億件近くの医療記録が交換され、全国的な相互運用性インフラストラクチャの規模が加速していることがわかります。製品開発者はまた、多要素認証、役割ベースの制御、監査ログ、暗号化、異常監視、復元力のあるバックアップ アーキテクチャを通じてサイバーセキュリティを強化しています。公立病院と私立病院はそれぞれ、供給されるアプリケーション需要の約 57% と 43% を占めるため、ベンダーは臨床上の使いやすさやデータ ガバナンスを犠牲にすることなく、個々の施設から大規模な複数の病院のネットワークまで拡張できる新製品を設計する必要があります。

最近の 5 つの展開

• 2024 年 2 月:病院の EMR 開発は臨床ワークフローに組み込まれた人工知能にますます移行しており、調査対象となった米国の一般急性期病院の約 75% が、2023 年から 2024 年の間に EHR 環境に少なくとも 1 つの機械学習機能を採用したと報告しています。開発の優先事項には、予測分析、臨床意思決定のサポート、文書化支援、患者のリスクの特定、運用の自動化などがますます含まれるようになりました。大病院では約 94.4% が機械学習を導入しており、大規模なテクノロジー チームとデータ インフラストラクチャを備えた機関間での導入が強化されていることを浮き彫りにしています。この移行により、EMR ベンダーは、臨床医に切断されたアプリケーション間を移動させることなく、AI 機能をサポートするプラットフォームを設計するようになりました。
• 2024 年 7 月:2024 年中に米国の病院の約 70% が患者の電子アクセス用に標準ベースの API をサポートしたため、標準ベースの相互運用性が製品開発の優先事項となりました。病院の約 90% が何らかの形式の API ベースの患者アクセスを可能にし、病院情報環境内での外部アプリケーションの役割が拡大していることを示しています。 EMR の開発では、標準化されたインターフェイス、患者の認証、サードパーティ アプリケーションの接続、情報交換、自動データ統合がますます重要視されています。また、約 3 分の 2 の病院が、患者が作成した健康データの提出をサポートし、開発者に対し、検証、調整、身元照合、セキュリティ管理、および従来の病院のワークフロー以外で発生した情報の臨床表示を改善するよう奨励しました。
• 2024 年 11 月:生成 AI は病院 EMR システムの重要な開発分野として浮上しており、調査対象の病院の約 31.5% が EHR 環境と統合された生成 AI の早期導入者として特定されました。さらに約 24.7% は 1 年以内の採用を計画しているファスト フォロワーとして分類され、合わせて 56.2% が早期アダプターとファスト フォロワーのグループとなります。開発は、アンビエント臨床文書化、自動要約、患者メッセージの準備、コーディングサポート、情報検索、および管理支援にますます重点を置きました。臨床 AI では精度、プライバシー、バイアス、信頼性、病院のワークフロー内での適切な使用を継続的に監視する必要があるため、ベンダーはガバナンスへの注目も高めています。
• 2025 年 9 月:米国の病院の約 76% が、情報の送信、受信、検索、統合をカバーする電子医療情報交換の 4 つの測定ドメインすべてに参加し、病院の相互運用性が向上しました。このレベルの参加により、単に技術的な交換を可能にするだけでなく、日常の臨床ワークフロー内で外部データをさらに利用できるようにするよう、EMR サプライヤーへの圧力が高まりました。製品開発では、自動調整、標準化されたデータ構造、臨床状況、重複の削減、患者の照合、外部記録のシームレスな表示がますます重視されています。供給されたアプリケーション需要の約 57% を公立病院が占めているため、プロバイダーや医療現場の大規模なネットワーク全体で患者を調整する機関にとって、相互運用性の向上が特に重要になりました。
• 2026 年 2 月:TFCA を通じて 5 億件近くの健康記録が交換され、全国的な健康情報交換はさらに大きな規模のマイルストーンに達しました。この開発により、より広範な医療情報ネットワークに参加できる相互運用可能な EMR アーキテクチャの重要性が強化されました。ベンダーは、安全な交換、標準化されたインターフェイス、ID 管理、監査制御、患者アクセス機能、外部臨床情報の自動取り込みをますます優先するようになりました。 2026 年に供給される製品需要の推定 48% を占めるクラウドベースのシステムは、集中管理されたプラットフォームが頻繁な相互運用性の更新と複数の病院拠点にわたる標準化された統合をサポートできるため、このますます接続が進む環境に特に適合しています。

レポートの対象範囲

病院EMRシステム市場レポートは、2026年から2035年の評価期間中に、公立病院および私立病院アプリケーション全体でオンプレミス、クラウドベース、およびその他のシステムの供給製品カテゴリを評価します。 2026 年の製品需要の約 48% をクラウドベースのシステムが占めると推定され、オンプレミス システムが約 41%、その他のシステムが約 11% となり、製品セグメントの合計は 100% になります。アプリケーション分析の結果、公立病院が約 57% のシェアで主要なカテゴリであることが特定され、一方、私立病院は約 43%、合計 100% を占めています。この評価では、電子臨床文書、患者情報管理、クラウド移行、相互運用性、標準ベースの API、サイバーセキュリティ、人工知能、機械学習、生成 AI、臨床意思決定サポート、患者ポータル、分析、自動文書化、情報交換が検査されます。米国の非連邦急性期病院の 99% 以上が認定電子医療記録を採用しており、競争の焦点が基本的な初回 EMR 導入ではなく、近代化、プラットフォームの最適化、置き換え、統合、高度なデジタル機能にますます移っていることを示しています。

このレポートでは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカにわたる地域の状況も評価しています。 2026 年の市場参加者の約 42% を北米が占めると推定され、次いでヨーロッパが約 28%、アジア太平洋地域が約 23%、ラテンアメリカが約 4%、中東およびアフリカが約 3% となり、地域分布の合計は 100% となります。競合他社のカバレッジには、提供されている 10 社が含まれており、クラウド導入、相互運用性、病院ワークフロー管理、患者エンゲージメント、臨床文書化、分析、AI 対応機能に関するポジショニングを調査しています。米国の病院の約 76% が、2025 年までに測定された 4 つの相互運用性ドメインすべてに参加し、2024 年には調査対象の病院の約 31.5% が EHR システムと統合された生成 AI を早期に導入しました。これらの指標は、病院 EMR システム市場が 2026 年から 2035 年の期間に進むにつれて、相互運用性とインテリジェントなワークフローの自動化がいかに中心的な技術テーマになりつつあるかを示しています。