オープンソースの Delta Lakeプロジェクトは現在、Linux Foundation によってホストされています。
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Databricksは、データの活用によって難題解決に挑む組織の支援に取り組んでいます
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リアルワールドエビデンスなどのビッグデータや
AIなどの科学技術の活用
— 医療のパーソナライズおよび患者のアウトカムの改善
Databricks の統合分析プラットフォームは、医療・ヘルスケア機関におけるビッグデータ分析、機械学習、AI（人工知能） の活用を支援し、患者ケアのイノベーションおよび、コスト削減を可能にします。
保険金の請求や行動に関するデータから異常検知モデルを構築し、不正請求、不要な治療、個人情報盗難などの異常を検知して不要な支出を防止。
AI予測に基づいて最善の治療法を決定し、医療チャネルにおける患者の病歴その他の医療ビッグデータの集約および分析により、ヘルスケアと診断の質を最適化。
AI（人工知能）や機械学習の活用により、患者の再入院防止、病床利用率の予測、医師の診断書の書き起こしなど、
病院運営業務を効率化。
米非営利医療システムのサンフォードヘルス（Sanford Health）では、 Databricks を利用してゲノムおよび EHRなどの大規模な医療データにAIを使用して分析し、患者にカスタマイズされた治療を提供しています。
医療・ヘルスケア業界では、膨大な量の医療データ・臨床データに最新の機械学習手法を適用し、患者ケアのイノベーションを推進しています。
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米プログノス社は、Databricks、Apache Spark™、AWS を導入して、250億件の臨床検査記録に ML パイプラインを構築しました。医療現場でのAIと機械学習活用によるリアルワールドエビデンスの抽出の好事例をご覧ください。
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サンフォードヘルスは、AI（人工知能）・機械学習を活用して医療のカスタマイズを行っています。患者の病歴と遺伝的背景に基づいたプライマリケアの推薦事項を決定することで、予防治療をパーソナライズし、診断の最適化を行っています。
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米大手医療保険ユナイテッド・ヘルスの医療部門オプタム（Optum）社は、1億2,600万人以上の患者を対象に医療サービスを提供しています。同社では、DatabricksとSparkを基盤とするAI（人工知能）を活かした機械学習プラットフォームを構築し、過去の請求データや臨床データから慢性疾患を予測し、より良い診断に活用しています。Spark + AI Summitでの講演の様子を動画でご覧ください。
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豪非営利医療組織のヘルスダイレクト（HealthDirect）は、数百万件の医療記録のデータセットの処理待ち時間を1日から数分に短縮しました。その結果、患者のデータをリアルタイムで確認できるようになり、市民に対するサービスの迅速化が可能になりました。
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サイロ化したEHRデータからいかにして洞察を引き出すか—米医療IT企業のProminence Advisors社との共同収録による動画で解説します。スケーラブルなDatabricksプラットフォームが、敗血症発症リスクの高い患者を特定する強力な予測モデルの構築を可能にします。
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米NewWave社は、米メディケア・メディケイド・サービスセンター向けに、オープンソースのデータ検証フレームワークをApache Spark上に構築しました。同社キム氏による講演の様子を動画でご覧ください。
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Delta Lake、Keras、MLflowを使用した、心電図データのストリーミング監視のためのエンドツーエンドの機械学習パイプラインの構築方法を、動画で解説しています。
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米医療インテグリス・ヘルス（INTEGRIS Health）社は、Apache Spark、Databricks、KenSciを利用してビッグデータ分析とAIのためのアジャイル環境を構築しています。その手法を事例とともに解説します。
動画を見る「Databricks の導入により、臨床の研究開発結果の可視化までの時間が画期的に短縮されました。その結果、オンプレミスでの作業が軽減し、コストと工数が大幅に低減しています。」事例を見る
