「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。
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生成系AIが拓くイノベーション − Part.2 ：大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善
2023/10/27
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本記事は、製薬企業における大規模言語モデル ( LLM ) の効果が大きく期待できる様々なユースケースについて業務部門毎に整理し、AWS が提供する生成系 AI サービスと共に解説する 3 部構成のシリーズの 2 つ目のブログ記事です。 パート1 では、臨床開発でのデータクリーニング作業、メディカルライティングを始めとした文書業務の効率化について、ファーマコビジラン
生成系AIが拓くイノベーション − Part.1 ：大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善
2023/10/23
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イントロダクション ヘルスケア領域は、生成系AIの活用が最も期待される領域の一つです。今年5月に報告されたボストンコンサルティンググループ（ BCG, 2023 ）の調査では、ヘルスケア領域における生成系AI市場は2027年までに年平均成長率（CAGR）85％で拡大する見通しと報告されています。 この領域の中でも特に、製薬企業の生成系AIに対する関心度は非常に高く、PwCコ
埋め込みコールバックアクションを使用して、アプリケーションと埋め込まれた Amazon QuickSight ダッシュボードおよびビジュアルとの間にシームレスなインタラクションを構築する
2023/10/06
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Amazon QuickSight はフルマネージドなクラウドネイティブ business intelligence (BI) サービスです。QuickSight のインターフェイス内でも、software as a service (SaaS) アプリケーションやウェブポータルに埋め込まれていても、データへの接続やインタラクティブなダッシュボードの作成、数万人のユーザーとのデータ、ダッシュボードの共有を簡単に行うことができます。QuickSight が組織
iOSのヘルスケアアプリ連携について
2023/09/27
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はじめに iOSにはデフォルトで「ヘルスケア」というアプリが存在することをご存知でしょうか。 弊社のDELISH KITCHENアプリでは昨年ヘルスケアという新機能をリリースしましたが、日々改修を重ねていく中でヘルスケアアプリにも着目し、色々と調査を行いました。 今回はその調査内容について纏めていきたいと思います。 ヘルスケアアプリとは 赤丸で囲ったものがヘル
アストラゼネカにおけるAmazon Kendraを活用したエンタープライズ検索と規制対応の改善
2023/09/21
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この記事は “ Improving AstraZeneca Japan’s Enterprise Search Capabilities and Regulatory Compliance using Amazon Kendra ” を翻訳したものです。 日本で事業を展開する製薬会社にとって、販売情報提供活動において間違った情報や古い情報を誤って伝達することを防ぐためには、倫理的なコンプライアンスが極めて重要です。規制が厳しく、消費者保護に重点が置かれていることで知られる日本
中堅中小企業に向けたカスタマーインタラクション分析の基本ガイド
2023/09/21
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(この記事は、 A Basic Guide to Customer Interaction Analytics for Small and Medium Businesses を翻訳したものです。) 顧客に対する理解が深まれば、ビジネスは何を達成できるでしょうか？ Gartner が 2022 年に実施した調査では、カスタマーサービスおよびサービスサポートリーダーの 84% が 2023 年に組織目標を達成する上で、 顧客データと分析が「非常に重要」または「非常に重要」と回答
マルチクラウド戦略を策定するための実証済みのプラクティス
2023/09/20
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エンタープライズストラテジストである私は、マルチクラウドのトピックが、混乱、誤った確信、暫定性をはらんだ多くの議論の中で取り上げられていることに気づいています。企業は、マルチクラウドアプローチを決して採用しないようにというメッセージや、「どの企業もマルチクラウドに切り替えている」のだからマルチクラウドアプローチが必要だ、という相反
AWS Dev Day 2023 Tokyo 参加レポート（2023/6/23分）
2023/09/11
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はじめに
FMOps/LLMOps：生成系 AI の運用と MLOps との違い
2023/09/08
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最近、多くのお客様は大規模言語モデル (Large Language Model: LLM) に高い期待を示しており、生成系 AI がビジネスをどのように変革できるか考えています。しかし、そのようなソリューションやモデルをビジネスの日常業務に持ち込むことは簡単な作業ではありません。この投稿では、MLOps の原則を利用して生成系 AI アプリケーションを運用化する方法について説明します。
Amazon CodeCatalyst ブループリントを使用して .NET ウェブアプリケーションを構築し、AWS にデプロイする
2023/09/01
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このブログはソリューションアーキテクトの遠藤宣嗣が翻訳しました。原文は こちら です。 このブログ記事では、 Amazon CodeCatalyst での .NET の使用に関する一連の投稿の最初の記事として、CodeCatalyst と AWS .NET deployment tool に含まれている ASP.NET Core Web API プロジェクトブループリントを使用して、.NET 6.0 ASP.NET Core Web API を構築して Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) にデプ
AWS 上に構築した SaaS ソリューションにおけるコンプライアンスの重要性と影響
2023/08/30
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この記事は、AWS の Sr. Security Partner Strategist である Cheryl Cage および AWS SaaS Factory チーム Sr. Partner Solutions Architect の Bill Tarr が執筆した Importance and Impact of Compliance for SaaS Solutions on AWS を翻訳したものです。 Software-as-a-Service (SaaS) プロバイダーであれば、顧客が信頼のおける SaaS ソリューションを採用しようとしていることをよくご存知でしょう。貴社のソリューションが
AWS ライフサイエンスエグゼクティブシンポジウム 2023 のハイライト: データへのアクセスとインサイトの活用
2023/08/29
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この記事は “ Highlights from the AWS Life Sciences Executive Symposium 2023: Unlocking access to and insights from data ” を翻訳したものです。 5 月 15 日にボストンで AWS ライフサイエンスエグゼクティブシンポジウム を開催しました。そこで、 「データへのアクセスとインサイトの活用」 をテーマにしたトラックを私がリードしました。100の組織から集まった300人以上のライフサイエンス担当
医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1
2023/08/22
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医療情報システムとは、医療に関する患者情報を扱うシステム全般を指し、安全かつ信頼性のあるアーキテクチャで構築、運用される必要があります。 具体的には、日本では 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 」 、総務省・経済産業省が定めた「 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者に
Amazon RDS for SQL Server におけるAlways Encrypted のセットアップ方法
2023/08/21
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様々な業界 (ヘルスケア、ライフ サイエンス、金融サービス、小売など) のお客様は、より強力なセキュリティ体制を必要としています。特に、ホストしているデータベースにクレジット カード番号や国民識別番号 (米国の社会保障番号など) などの機密データが含まれている場合、このデータを暗号化してデータベース管理者へのアクセスを制御できるソリューションを
AWS HealthImagingと SageMaker による医用画像ワークフローの改善
2023/08/21
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この記事は、“ Improving medical imaging workflows with AWS HealthImaging and SageMaker ” を翻訳したものです。 医用画像は、医療における患者の診断と治療計画において重要な役割を果たします。しかし、医療提供者は、医用画像の管理、保存、分析に関していくつかの課題に直面しています。このプロセスには時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストがかかる可能性があります