現代の臨床試験データインテリジェンスプラットフォームの構築
データが医療の進歩の命綱となる時代において、臨床試験業界は重要な岐路に立たされています。臨床データ管理の現状は、イノベーションを阻害し、命を救う治療法の遅延を引き起こす可能性のある課題に満ちています。 今、我々は前例のない情報の洪水に直面しています。典型的なフェーズIII試験では、現在360万のデータポイントが生成され、これは15年前の3倍以上であり、毎年4000以上の新しい試験が承認されています。この結果、既存のデータプラットフォームはその負荷に耐えられなくなっています。これらの旧式なシステムは、データの孤立、統合の不十分さ、複雑さの極みといった特徴を持ち、研究者、患者、そして医学の進歩自体を阻害しています。この状況の緊急性は、厳しい統計によって強調されています：約80％の臨床試験が募集の課題により遅延または早期終了を迎えており、研究サイトの37％が十分な参加者を募集するのに苦労しています。 これらの非効率性は、製品の開発と発売が遅れるたびに、潜在的な損失が毎日60万ドルから800万ドルに達するという高額なコス
Providence Health：Databricks Mosaic AIを使用したML/AIプロジェクトのスケーリング
Providence Healthの広範なネットワーク は50以上の病院と複数の州にまたがるその他の施設を包含しており、特定の部門内での患者数と日々の患者数を予測することは多くの課題を伴います。この情報は、短期および長期のスタッフニーズ、患者の転送、一般的な運用認識についての情報提供を行うために重要です。Databricksの採用初期段階では、Providenceは新しいリクエストを迅速に進め、探索を支援し、多くの場合初期の予測を提供するシンプルな基準患者数モデルを作成することを目指しました。また、この患者数をほぼリアルタイムで数千の部門をサポートするようにスケーリングするには一部の作業が必要だと認識しました。 私たちは、 Databricks Mosaic AI ツールの実装を開始しました Databricks AutoML を使用しています。スケジュールされたワークフローが実行されるたびに、数行のコードから自動的に予測を実行する能力を高く評価しました。AutoMLは詳細なモデル設定を必要とせず、データを初めて
FHIRを使ってデータとAI活用を加速しましょう！
DatabricksとXponentLのパートナーシップが、顧客が自分たちのFHIRニーズを解放することをどのように可能にしているかを発見してください。 dbignite についてもっと学びましょう。 あなたが体調を崩していると想像してみてください。患者として、あなたは最小限の摩擦であなたの病気を対処したいと思っているので、あなたはすぐに完全な健康に戻ることができます。 あなたが選択する医療施設（緊急治療、一般診療医のオフィス、病院）や、あなたが診察を受ける医療提供者に関係なく、ケアチームがあなたの全体的な患者旅行データにアクセスする能力は、効率的かつ効果的な治療を確保するためにこれまで以上に重要となっています。 ヘルスケアは膨大な量のデータを保有しています。実際、ヘルスケア業界は、 世界のデータの30% を生成すると言われています。プロバイダーとの各エンカウンターは、あなたの健康ストーリーのパン粉を生成します。プロバイダーがこのデータをキャプチャするために使用するシステムの数を考えると、あなたの包括的な健康スト
PentavereとDatabricksによるヘルスケアデータの洞察
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
ライフサイエンス分野における堅牢なデータスチュワードシップツールの構築
このブログは、データ戦略＆アナリティクス能力担当ディレクターであるGordon Strodel、エンタープライズデータ管理プラクティスリードのAbhinav Batra、エンタープライズアーキテクトのNitin Jindal、そしてZSのビジネステクノロジーソリューションマネージャーであるAbhimanyu Jainとの共同執筆です。 データスチュワードシップ：組織のデータ戦略の重要な要素 マスターデータ管理（MDM）システムは、長い間、あらゆる組織にとって不可欠な柱となってきました。時間の経過とともに、MDMフレームワークの進歩により、組織の顧客データを自動化、標準化、およびクレンジングする機能が大幅に強化されました。これらの機能強化にもかかわらず、データスチュワードの直接介入を必要とする未解決のエッジケースという、根強い課題が残っています。 データ管理は、組織のデータ管理戦略の重要な要素であり、これらのエッジケースを対処するために手動介入に依存しています。これらのデータ管理者は、顧客プロファイルを効果的にナビ
Databricks 上の大規模言語モデルで放射線科のワークフローを自動化
放射線学は、X 線、コンピュート断層撮影 (CT)、磁気共鳴画像 (MRI)、核医学、陽電子放出断層撮影 (PET)、超音波などの医療用画像診断手順を通じて病気を診断し治療する重要な要素です。 典型的な放射線科ワークフローには、特にプロトコル作成プロセスを中心に手作業のステップが含まれます。 大規模言語モデル (LLM) を使用すると、このような管理上の負担の一部を自動化できます。 現在の状況: 放射線科ワークフロー さらに詳しく調べるために、典型的な放射線科のワークフローについて詳しく見てみましょう。 最初に、患者は最近の脳震盪の影響が長引くと報告し、医療機関を受診することがあります。 医療提供者は、患者のメモを電子カルテ(EHR)にまとめ、CTスキャンなどの画像検査を依頼します。 その後、放射線科医が臨床記録を確認し、「造影剤付き脳のCT」などの適切なプロトコルラベルを注文に割り当てます。 このラベルは、画像技術者が注文を実行する際の指針となり、検査とその後の結果の確認につながります。 放射線科ワークフローに
Veritas: Datavant on Databricks を通じて現実世界のデータを提供
この投稿は、Veritas Data Researchの最高経営責任者のジェイソン・ラボンテ氏との共同執筆によるものです。 ヘルスケアとライフサイエンスの領域では、データは医学のブレークスルーを推進し、患者の転帰を改善するための要となっています。 適切な実世界のデータソースを活用することで、医療、研究、製薬組織全体のイノベーションを促進することができます。 ガートナー社 によると、外部データ共有に取り組んでいるデータとアナリティクスのリーダーは、そうでないリーダーに比べて、測定可能な経済的利益を3倍多く生み出すことができます。 死亡率データの重要な役割 死亡率データは、治療の有効性、公衆衛生政策、プロトコルの設計に関する深い洞察を提供する、健康分析における重要な基礎です。 しかし、保険請求や電子カルテのような従来の臨床データセットでは、このような重要なエンドポイントを捉えることは困難です。 このギャップから、患者の転帰を正確に理解するためには、臨床実データ（RWD）を死亡率データセットで補強する必要があります。
意識不明の患者問題：ヘルスケアとライフサイエンスにおけるエンティティ解決の重要性の考察
このブログは、Stardogのシニア・ソリューション・アーキテクト、ティム・セドラックとの共同執筆です。 ヘルスケアとライフサイエンスでは、正確さがすべてです。 エンティティの解決（同じものを参照する複数のデータソースのレコードを特定、照合、統合するプロセス）に関しては、特にそうです。 医療機関やライフサイエンス企業にとって、これは複雑かつ重要な課題です。 幸いなことに、Databricks データインテリジェンスプラットフォームはこのような問題にも簡単に対応できます。 この革新的なソリューションはレイクハウス・アーキテクチャで構築され、セマンティック・レイヤーとしてStardog Voiceboxを使用しています。 医療における実体解決の重要性を示す実例を見てみましょう。 そして、今日組織が直面している課題に対する解決策についてお話します。 ERにおける患者識別-最も重要なエンティティ解決 あなたが救急外来の医師だとしましょう。 意識不明の患者（交通事故の被害者）が緊急治療を必要としています。 相手の命を救う可
Welldoc®とDatabricks：カスタマイズされた介入のための改善されたデータで心臓代謝ケアを強化
このブログは、Welldocのチーフ・アナリティクス・オフィサー、アナンド・アイヤー（博士、MBA）およびデータ・サイエンス・マネージャー、アビ・クンバラとの共同執筆です。 循環代謝ケアとデジタルヘルスが交差することで、現代のヘルスケアは一変します。 心代謝性疾患は、長期にわたる持続的な経過をたどることが多く、継続的なケアが必要であり、医療システムの経済的負担に大きく寄与しています。 肥満、高血圧、糖尿病、心臓病など、これらの病態はしばしば併存し、相乗的に深刻な健康合併症のリスクを高めます。 CDCによると、全米の医療費4兆1,000億ドルの90％は、慢性疾患や精神疾患を抱える人々のためのものです。 デジタルヘルスソリューションは、従来のヘルスケアパラダイムを再構築し、心代謝系疾患のプロアクティブでパーソナライズされた管理における極めて重要なツールとして浮上しています。 ウェアラブルデバイスと接続された医療機器により、バイタルサイン、活動レベル、その他の関連する健康データの継続的な追跡が可能になります。 これらの
ヘルスケア領域におけるデータドリブン・タレントインテリジェンス戦略とは？
このブログは、People Data Labsのイノベーション担当副社長であるベン・アイゼンバーグ氏と、LinkUpのChief Revenue Officerであるトム・アシェンマッカー氏との共同執筆によるものです。 あらゆる業界において、優秀な人材に対する需要は常に供給を上回っている。 例えば、バイオテクノロジー業界では、data scientists から生物医学エンジニアに至るまで、あらゆる職務において高度に専門化されたスキルが要求される。 ITこの分野の爆発的な成長（最近の成長率は 79％であるのに対し、 他の職種は8％である）により、これらの組織が熟練労働者を最も必要としているのは当然のことである。 人事・採用チームは、最高の人材を調達し、惹きつけ、維持するための革新的なデータドリブンソリューションを常に模索している。 結局のところ、組織の競争力の源泉は、提供する製品やサービスだけではないのだ。IT 、アイデアを実現する人的資本である。 マッキンゼーの調査に よると、 組織の上位25～50の役割が、企