ヘルスケアとライフサイエンスにおける機械学習

集団の健康状態について理解を深めることで、何百万人もの患者のケアをするために政策立案者や医療体制がデータに基づいて意思決定を行う際に役立ちます。 機械学習ツールは、医療事象を時系列で表示し、医療機関が集団の健康状態の傾向や結果を分析するのに役立ちます。バイオ医薬品企業は、大規模な集団ゲノム研究を解析することができます。お客様は、患者とその治療法、人口統計、検査のコホートを簡単に作成し、高度な機械学習モデルを使って集団が時間とともにどのように変化するかを理解し、患者集団に最も適した治療法を特定することができます。

製薬会社やバイオテクノロジー企業は、治療薬の発見、開発、試験、製造、商品化をより迅速かつ効率的に行うための革新的な方法を見つける必要があります。機械学習は、創薬のための迅速な実験から、スマートな製造の実現、有害事象を検出する市販後調査まで、医薬品のバリューチェーン全体で活用されています。

医療業界は、手作業や紙ベースのプロセス、医療記録が多く、複雑です。文書分類、自然言語理解、音声のテキスト化などの技術を利用してプロセスを簡素化、自動化することで、機械学習は効率性の向上、病院の無駄の削減、医師の燃え尽き症候群の減少に貢献することができます。 目的に応じたヘルス AI サービスや高度な機械学習モデルは、医療インフラの近代化や運用のオーバーヘッドを削減すると同時に、業界標準の FHIR (Fast Healthcare Interoperable Resources) のような相互運用性をサポートすることができます。