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ヘルスケア領域におけるPHIデータのガバナンスの自動化

November 29, 2023 アーロン・ザヴォラ による投稿 in
背景:データデリバリーの近代化 今日の企業のデータ資産は、10年前とは大きく異なっています。各業界のアナリティクスは、モノリシックなデータプラットフォーム(リレーショナル・データベースやデータウェアハウス・アプライアンスなど)から、分散型でスケーラブルな、ほぼ無限のコンピューティングおよびストレージ機能(データレイクなど)へと移行しています。また、データは指数関数的なペースで増加しており、相互運用性の新たな機能を推進し、これまで以上に接続されたエコシステムを構築し、データが私たちの生活様式を形成する新たな機会を引き出しています。 データ資産のこの劇的な変化は、急速なペースで指数関数的なデータ配信の課題に対応するための新しい方法を見つける必要性をチームに促しています。その結果、 データメッシュ のようなフレームワークが人気を博し、成功を収めています。その中核となるデータメッシュは、セルフサービスによるデータデリバリーでビジネスチームのボトルネックを軽減し、「データを製品として」扱うことで、データインサイトの最大化を

高度なアナリティクスによる電子事前承認の近代化

このブログは、ZS社ソリューションデリバリーマネージャー、ダン・ニューインガム氏、Databricks社HLSテクニカルディレクター、アーロン・ザボラ氏との共同執筆によるものです。 電子事前承認の 義務化とバリュー・ベースド・ケア(VBC)の取り決めによる償還パターンの進化により、医療保険制度が会員のためにサービスを承認する方法が変化している。 患者の転帰を改善し、事前承認にまつわる増大する管理上の問題を回避し、ビジネスに有意義なROIをもたらすような、増え続けるユースケースでデータを活用する絶好の機会が存在する。 拡大する事前承認の問題 Prior Authorizationは、処置、処方、耐久性医療機器(DME)などの医療サービスの適切な利用を確保するために、医療保険制度によって実施されるプログラムである。 これらのプログラムは、患者のために質の高い結果を維持しながら、不必要なサービスを減らすように設計されている。 質の高い患者の転帰を確保しながらサービスを制限するバランスは、データ& AIを使用しな

ヘルスケアの未来はデータコラボレーションにかかっている:IQVIAとDatabricks Lakehouseでどのようにより良いアウトカムが実現されるか

June 22, 2023 Bill ZanineMichael Sankyアダム・クラウン による投稿 in
Original Blog: The future of healthcare relies on data collaboration: how IQVIA and the Databricks Lakehouse enable better outcomes 翻訳: motokazu.ishikawa ヘルスケアデータを取り込み、統合し、共有する能力は、新たなイノベーションを推進し、医学研究を進め、患者のアウトカムを改善する上で基礎的な役割を果たします。世界中のすべての人が毎年約270 GBものヘルスケアおよびライフサイエンス・データを生成すると予想される中[...

サイバーセキュリティアプリケーション向けDatabricks Lakehouseプラットフォーム

翻訳: Masahiko Kitamura 具体的なコードはIOCマッチングのソリューションアクセラレータの GitHub reo を参照ください。また、本ソリューションのPOC・トライアルについては [email protected] までご連絡ください。 金融機関、医療機関、政府機関がデータをクラウドに移行し、IoTセンサーや相互接続されたデバイスが増加しているため、サイバーセキュリティは依然として重要なデータ課題となっています。地政学的な脅威が続く中、企業は、大量のデータの処理、複雑なデータ処理タスク(人工知能や機械学習などの高度な分析機能を含む)のサポート、費用対効果の高い拡張が可能なDatabricks Lakehouseプラットフォームをサイバー業務に採用しています。Databricks Lakehouseプラットフォームは、データ、アナリティクス、AIを単一のプラットフォームで統合した、サイバーセキュリティ業界の隠れた標準基盤になっています。 企業やサイバーセキュリティベンダー

データレイクにライフサイエンスの知識グラフを構築する

本投稿はDatabricksとwisecube.aiの共同によるものです。創業者のVishnu Vettrivel、プリンシパル・データサイエンティストのAlex Thomasへの貢献に感謝します。 Original Blog : Building a Life Sciences Knowledge Graph with a Data Lake 翻訳 : motokazu.ishikawa 製薬企業は世界の最も深刻な疾患のいくつかに対して、画期的な医薬品を発見し開発し市販します。研究開発におけるデータドリブンなアプローチは創薬とともに治験での安全管理の成功率も改善します。しかしながら、この改革における主要な障害は、新しいデータが増加するペースに、科学的な情報を全て活用する能力が追いつかないということです。 研究開発のデータはしばしば何百万のデータポイントと何千のデータソースから生じます。これには、ゲノミクスやプロテオミクスのようなハイスループットな技術、利用が増加している電子健康記録(EHR)、その他のデジタルデ