医療・ヘルスケア

医療・ヘルスケア業界における
ビッグデータ・AI(人工知能)の活用

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

医療・ヘルスケア
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医療・ヘルスケア

ビッグデータ分析と AI の活用による患者中心の医療への貢献

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。

不正防止

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。

高品質な患者ケア

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。

病院運営を効率化

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。

Sanford Health

最先端科学技術のAI(人工知能)・機械学習の活用による医療のパーソナライズ

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。

eBook

データサイエンスの大規模な展開で医療アウトカムを改善

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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Web セミナー

大規模な臨床データからリアルワールドの洞察を抽出

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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お客様の声(動画)

Sanford Health 事例:予測医療によるヘルスケアの改善

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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お客様による事例紹介

Optum 事例:高度な分析基盤で患者中心の医療に貢献

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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導入事例

Healthdirect 事例:患者のニーズに応えるデジタル医療サービス

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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Web セミナー

統合分析による敗血症の予測とその他の臨床課題の解決

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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お客様による事例紹介

NewWave 事例:メディケア・メディケイド・サービスセンターにおけるデータガバナンス

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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Web セミナー

機械学習による医療機器データの自動監視

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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eBook

大規模なリアルワールドエビデンス分析

創薬を加速し、医療提供を向上する、リアルワールドビッグデータを分析する統合アプローチについて説明します。

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Web セミナー

クラウドでの分析と機械学習による臨床業務の改善

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。

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「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。」


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サンフォードヘルス社
計算バイオインフォマティクス部門シニアディレクター
リン・カーマイケル氏

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