「HealthTech」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「HealthTech」に関連する技術ブログの一覧です。

AWS Entity Resolution と Amazon Neptune を使用して顧客の 360 度ビューを作成

この記事は Create a 360-degree view of your consumers using AWS Entity Resolution and Amazon Neptune (記事公開日: 2024 年 4 月 24 日) を翻訳したものです。 マーケターや広告担当者は、ウェブ、モバイル、コンタクトセンター、ソーシャルメディアなど、様々なチャネルで効果的なマーケティングや広告体験を提供するために、消費者データが統合されたビューを必要としています。例えば、消

RubyKaigi 2025 参加レポート - Platinum Sponsor として協賛しました!

はじめに こんにちは! 人材プラットフォーム本部プロダクト開発室 第一開発グループ所属の山下です。 メドレーには今年2月に入社したエンジニアで、日本最大級の医療介護求人サイト ジョブメドレー の開発を担当しています。 メドレーは 4 月 16 日から 18 日に 愛媛県松山市の 愛媛県県民文化会館 にて開催された RubyKaigi 2025 に Platinum Sponsor として協賛しました! RubyK

「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン

「生成AIを活用し、医療体験を根底から変えていく」 いち早く生成AIに目を付け、日本の医療体験そのものを変えるべく日々奮闘しているのが、カケハシの生成AI研究開発チームです。今回はPdMの高梨、エンジニアの相野谷、横田、坂尾が、カケハシにおける生成AI活用の現状と目指す未来についてお届けします。 医療体験を変えていくことは、決して夢物語ではない。AI

Amazon Bedrock Agents で MCP サーバーを活用する

本記事は 2025 年 4 月 1 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの松永大河が担当しました。 AI エージェントは大規模言語モデル (LLM) の機能を拡張する技術で、操作全体のコンテキストを維持し外部システムとの連携、複雑なワークフローなどを行います。 Amazon Bedrock Agen

AI-powered cancer detection in medical imaging(Google Cloud Next '25セッションレポート)

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「 AI-powered cancer detection in medical imaging 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 AI を利用するための未来 マルチモーダル AI の力 検討要素 解決策の紹介 Health AI developer Foundation (HAI-

週刊生成AI with AWS – 2025/4/7週

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 日本のお客様から数多くご要望をいただいておりました Amazon Q Developer の日本語対応ですが、この度日本語を含む多言語サポートの拡大という形で IDE および CLI 機能にて対応いたしました。詳細についてはぜひこの投稿の中で紹介いたします日本語ブログをご参照ください。また、これを機に Amazon Q De

Next'25 速報 - What's new with grounding LLMs in Vertex AI まとめ

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25(以下、Next'25)」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています! 近年、大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい進化を遂げていますが、その知識はトレーニングデータに依存するため、最新情報への追随や事実に基づいた正

Humans and AI agents together—driving success with Salesforce and Google Cloud(Google Cloud Next '25セッションレポート)

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の2日目に行われたブレイクアウトセッション「 Humans and AI agents together—driving success with Salesforce and Google Cloud 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 サービス紹介 Agent2Agent Protocol(A2A) Salesforce Agentforce マルチエージェン

ヘルシカ Android のモジュール化戦略

はじめに ヘルシカについて モジュール化の利点 アーキテクチャと関心の分離の徹底 ビルド時間の短縮 テストの容易性 ヘルシカ Android アプリ既存のモジュール化戦略 既存のモジュール化戦略の問題点 改善後のモジュール化戦略 モジュールの分類 既存モジュールの命名変更 feature モジュールの新設 まとめ はじめに Android 開発エンジニアを担当している岡田です。 サー

統合的アプローチで実現する安全管理: AWS の労働者安全ソリューションが職場を守る

世界中で年間約  395 万人 の労働者が非致死的な負傷を負っているため、企業は統合的で予防的な安全対策の必要性を認識するようになってきました。企業は全体的に安全な作業環境を提供し、事故やケガのリスクを軽減し、従業員の健康を向上させることを目指しています。従来の縦割り方式では、全体的な問題の可視性が制限されるため、重要な洞察が見落とされ

AWS Entity Resolution を使用した統合患者インデックスの構築

この記事は Build a Unified Patient Index Using AWS Entity Resolution (記事公開日: 2025 年 2 月 14 日) を翻訳したものです。 医療機関や公衆衛生機関は、膨大な量の患者データを扱っています。複数の、場合によっては接続されていないデータソースにわたって機密性の高い患者情報を正確に管理し、リンクすることは、医療の連携、研究、そして公衆衛生活動にとって極めて重要です。

AWS を使用したスマート産業機械の構築: 総合的ガイド

はじめに 現代の競争の激しい産業環境において、風力タービン、ロボット、鉱業機械などの産業機械メーカーは、自社製品の能力を最大限に活用する革新的な方法を常に模索しています。これらの機械を接続することで、前例のない可視性を獲得し、新たな収益源を開拓し、顧客に向上したサービスを提供することができ、設備や操業をより賢いものに変えます。しかし

Anthropic の Claude 3.7 Sonnet ハイブリッド推論モデルが Amazon Bedrock で利用可能に

Amazon Bedrock は、生成 AI 分野の進化に伴い、基盤モデル (FM) の提供を拡大しています。2 月 24 日、Amazon Bedrock で Anthropic の Claude 3.7 Sonnet 基盤モデルが利用可能になったことを発表しました。Anthropic のこれまでで最もインテリジェントなモデルである Claude 3.7 Sonnet は、迅速な応答や 拡張的な思考 を生み出すことができる最初のハイブリッド推論モデルとして際立っています

元データを共有することなく、AWS Clean Rooms 上の AWS Entity Resolution を使用してマルチパーティーデータセットからインサイトを引き出す

この記事は Unlock data insights across multi-party datasets using AWS Entity Resolution on AWS Clean Rooms without sharing underlying data (記事公開日: 2024 年 7 月 25 日) を翻訳したものです。 マーケティングと広告テクノロジーの領域は、消費者のメディアや販売チャネルの分断化、新たなプライバシー規制、そして AI を活用した顧客エンゲージメントへの急速なシフトによって変革期を迎えています

マルチモーダルLLMをllama.cppとMiniCPMでローカル環境に実装する

はじめに こんにちは。 セーフィー株式会社 先行開発Gの井上です。 今回は、タイトルの通り llama.cpp を使用して MiniCPM-o-2_6 をローカル環境で動作させる方法 について解説します。ローカルでの動作環境を簡単に構築できる手順を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 はじめに 用語解説 llama.cppとは? MiniCPM-o-2_6とは? CMakeとは? CMakeを使用する利点 PCスペック・環
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