AI Cloud for

Healthcare

AI Cloud for Healthcare には、保険者の業務を最適化すると同時に、医療システムデータから真の価値を引き出して、患者ケアの最適化、病気の予防と治療に関連する研究の加速、スタッフの配置や業務上のニーズの正確な予測を実現する力があります。このすべては、社会経済的な地位にかかわらずあらゆる患者に対して、命を救う、改善された医療を提供することにつながります。

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ヘルスケアにおける AI

今こそ、医療システムに蓄えられた大量のデータで変革を起こす時です。AI を利用すれば、このデータから真の価値を引き出せます。医療従事者が高品質の患者ケアを提供するには、データからインサイトを取得する力の強化が不可欠です。 

手の上に心臓を乗せているヘルスケアのイメージ
患者ケア

すべての患者に適切な治療を保証するために、患者の需要を予測します 。 

歯車を回転させて加速するイメージ
スタッフ配置と業務

患者数を予測し、先手を打って臨床およびスタッフのリソース対策を行えます。

疑わしい文書をチェックリストで確認し、承認するイメージ
保険請求の管理

異常な請求の潜在的な可能性を識別し、不正請求を検知、不正を予測、不正請求をクレームし、疑わしい請求や不適切な支払いを前もって特定します。

病気を分析して、疑わしい病原菌を研究しているイメージ
研究、予防、イノベーション

臨床試験の成功率を高め、成功率を向上させるために試験への参加中止率を予測します。

オンデマンドウェビナー
ヘルスケア業界におけるAutoMLの活用事例

AutoMLのデモや、AutoMLを活用することでAI活用に成功したヘルスケア業界における事例を紹介

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DataRobot で未来を拓くヘルスケア業界のお客様

AI Cloud for Healthcare が業界をどのように変革しているかお確かめください

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ヘルスケア業界を変革する AI Cloud

世界的なパンデミックの結果、ヘルスケア業界は、従来からの複雑な課題に加えて、前例のないほどの患者サービスの需要に直面しています。ヘルスケア業界は、最も重要な問題を解決する新しい方法を見つける必要に迫られています。

ヘルスケア業界における AI ユースケースを見る

  • ベッド数の不足

    4 つに 1 つの病院が、集中治療室(ICU)のベッドの 95% 以上が埋まっていると回答しています。ヘルスケア企業は、集中治療能力や救急治療能力などの分野のコストと安全を管理すると同時に最善の医療と転帰を実現するため、臨床運用を評価する必要があります。

  • 保険請求

    保険者の組織にとって、コストの高い加入者を事前に特定して支援することは非常に重要です。保険者の組織は、ヘルスケアの優先順位、システム、転帰を改善するための活動として、安全な環境でデータを利用しながら請求、コスト、加入者の状況についての理解を深める必要があります。

  • スタッフの配置

    現状では、スタッフ配置およびそれに関連するリソースのコストが、病院の運営費用の 60% を占めています(Datarobot)。回答者の大半(67%)が、2020 年末までにベースラインとなる数値を達成できるとは考えていないと答えました。また、30% の回答者が、目標達成時期を “不明”、またはベースライン数値の回復は “決してない” と予測していました。病院は、AI Cloud for Healthcare の提供する優れたアプローチで数量とスタッフ配置を予測し、先を読んだ行動に基づいて効果的にコストを削減できます。

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AI Cloud for Healthcare のデモ: 再入院リスクの予測

患者の再入院の可能性を減らすなどのヘルスケア業界の課題を解決するために、AI Cloud for Healthcare をどのように活用できるかお確かめください。

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