金融や小売などの業界では、大量のデータが利用されて数十億ドルの利益を生み出しています。しかし、ヘルスケアでは、重要な情報へのアクセスが困難であり、これが直接的に患者の結果に影響を与えています。根本的な問題は何でしょうか？ 医療データの80％以上 がリスクのある患者を特定し、予防ケアを提供するためのもので、非構造化されています。これは医師のノート、放射線画像、病理スライド、PDFファイル、ファクス、PowerPointスライド、メールに隠されており、アクセスして利用するのが困難で高価です。 データインテリジェンスによる患者のアウトカムの改善 医療機器、遺伝子検査、患者が生成する健康データ、広範囲にわたる電子健康記録（EHR）の使用の増加により、 ヘルスケアデータの生成が年間47％増加 しています。人工知能（AI）は、ヘルスケアデータの命を救う可能性を解き放つ明らかな解決策のように思えます。しかし、臨床的な洞察を可能にするAIツールを構築し、検証する際には複雑な要件があります： 広範な治療領域にわたる大量のデータへの