医療・ライフサイエンスにおけるデータ活用
4 つの課題
断片化された患者データ
データのサイロ化と非構造化データの制限されたサポートは、組織による患 者行動の把握を困難にしています。
急増するヘルスケアデータ
従来のオンプレミス型データアーキテクチャは、管理が複雑であり、増加 する画像やゲノムデータなど、今日の膨大なヘルスケアデータの拡張にはコストがかかります。
リアルタイムなケアと運用
データウェアハウスと分断されたツールが、リアルタイムな知見取得を困 難にし、重要なケアの意思決定や治療薬の安全な開発・供給を遅らせています。
複雑で高度なヘルスケア分析
不十分な機械学習機能は、次世代の患者ケアモデルや医薬品の研究開発 の予測分析など、組織におけるあらゆる取り組みを困難にしています。
医療・ライフサイエンス向けレイクハウス
データと AI の統合プラットフォーム
データと分析のワークロードを全て統合する単一プラットフォームが、患者ケア・医薬品の研究開発を変革するイノベーションを促進します。
パートナーソリューション
デロイト、アクセンチュア 、ZS アソシエイツなど、世界大手の医療・ライフサイエンス企業がレイクハウスを拡張するソリューションを提供しています。予め構築されたソリューションを提供し、医薬品の研究開発と患者ケアにおけるデータドリブンな変革を加速させます。
ビジネスを加速するツール
パートナーの連携による Databricks のソリューションアクセラレータが、HL7 メッセージなどの医療ヘルスケアデータの取り込みを容易にし、医療用テキスト分析や医薬品安全性監視などのユースケースを実現します。
コラボレーション
ヘルスケアエコシステム全体にわたる組織とのセキュ アでオープンなデータ共有およびコラボレーションが可能になり、命を救う研究を加速し、ケアの提供方法を改善します。
医療ヘルスケアの未来を支えるレイクハウス
「Databricks の医療とライフサイエンス向けレイクハウスにより、ケアパス全体にわたる患者ビューを構築できるようになりました。オープンでコラボレーション可能なモダンプラットフォームのケイパビリティは、コストのかかる従来のデータサイロを削減し、タイムリーで正確な知見をチームに提供しています。」
医療・ライフサイエンス向けレイクハウスを選ぶ理由
コラボ可能でオープンなデータと AI の統合プラットフォームが研究を加速して、患者アウトカムを改善
360 度 の患者分析
患者、研究開発、運用に関するあらゆる構造化・非構造化データを、分析と AI のための単一プラットフォームに集約します。患者ジャーニーの包括的な把握が可能になり、治療をパーソナライズできます。
集団レベルの研究における無限の拡張性
クラウドのスケーラブルなプラットフォームで、数百万人の患者データを迅速かつ確実に分析します。集団規模から得た知見で医療動向の全体を把握できるようになり、効果の高い治療法の開発を可能にします。
リアルタイムな分析と運用
あらゆる場所からストリーミングデータを迅速に取り込んで処理し、病床利用率の管理や医薬品の生産・流通の最適化など、多岐にわたる使用目的のリアルタイム分析が行えます。
機械学習を活用した創薬と患者ケア
機械学習を最大限に活用し、疾患の理解を深めて医療に関するニーズを予測します。コラボレーションツールにより、あらゆるデータがシームレスに連携し、高度な分析が可能です。
パートナーとソリューション
医療ヘルスケア・ライフサイエンス向けの多様なデータ・分析ソリューションとテンプレートを利用できます。
インテリジェントなヘルスケア
パーソナライズされた患者さんの旅とケアへのアクセスにより、患者さんの体験と健康状態を改善します。
PrecisionView™
健康・ライフサイエンスのための能力拡大、能力向上、社内連携の充実。
医療データ相互運用性
ストリーミング FHIR バンドルのレイクハウスへの取り込みを自動化し、規模に応じたダウンストリームの患者分析への利用を可能にします。
バイオメディカルリサーチのためのインテリジェントなデータ管理
エンドツーエンドのバリューチェーンを構築することで、科学データを企業の資産に変えます。
データモデルとコホート構築：OMOP と傾向スコアマッチング
リアルワールドのデータにおけるレイクハウスへの取り込みや標準化を容易にし、大規模な観察分析を可能にします。
相互運用性：HL7V2 メッセージの取り込み
ストリーミング HL7V2 メッセージのレイクハウスへの取り込みを自動化し、リアルタイム分析を可能にします。
相互運用性：FHIR バンドルの取り込み
ストリーミング FHIR バンドルのレイクハウスへの取り込みを自動化し、ダウンストリームの患者分析への利用を可能にします。
画像：デジタル病理分類
デジタル病理スライドから転移を検出し、深層学習により診断ワークフローを拡張します。
R&D：創薬標的同定
大規模な遺伝的関連性の分析により、研究開発チームにおける新たな創薬標的の同定を支援します。
集団医学：疾病リスクの予測
疾病リスクの予測モデルを構築し、ケアマネジメントプログラムを改善します。
NLP：有害事象の検出
ジョン・スノー・ラボと共同開発した NLP ソリューションにより、有害事象を検出し、医薬品の安全性監視を強化します。
NLP：リアルワールドの腫瘍学データの抽出
非構造化のオンコロジーレポートを患者の新たな知見に変換するための、NLP ソリューションを使用したソリ ューションアクセラレータ。
NLP：PHI 除去の自動化
NLP ソリューションを活用して、テキストデータから機密性の高い患者情報を自動的に削除します。
医療ヘルスケア・ライフサイエンス向けレイクハウス導入事例
