(明るい音楽)
- [講師] 医療データは多くの場合 異なるプロバイダーと
プラットフォームに分散しているため、
患者の医療体験の全体像を
把握することは困難です。
これにより、意思決定が 遅くなり、コストが増加し、
従業員にさらなる負担がかかります。
そしてパーソナライズされた シームレスなケアを患者に提供することが
困難になります。
データ イノベーション担当
ディレクターの Remy が AI とビジネス インテリジェンスを備えた
新しい Microsoft Fabric の
Microsoft Cloud for Healthcare で
これらの問題にどのように 対処しているかをご紹介します。
これにより、チームはデータの可能性を引き出し、
タイムリーな分析情報を得ることができます。
Remy は Microsoft Fabric から始めます。
医療データ ソリューション内には、
さまざまなソリューションの
医療関連データを集計できる 機能があります。
これらの機能は、 分析のためのデータ基盤を作り、
コラボレーション アプリを可能にし、 AI アプリケーションをサポートして、
Remy の組織全体で
ワークフローの非効率性と 運用上の課題を改善します。
Microsoft Fabric 内の これらの医療に特化した機能を
利用して、Remy は 統一された管理ハブ内で
データを一元化、キュレーションできます。
これにより、すべてのチームが 単一の安全なソースから
分析情報を得ることができ、 Remy はブロンズ、シルバー、
ゴールド レベルの レイクハウスを通じて
データをエンリッチすることで、 継続的にデータを変換し、
接続を拡張できます。
エンリッチされた単一のデータ ソースを提供する
Microsoft Fabric を使用すれば、 Dani のようなデータ アナリストは
臨床医をサポートし、自然言語で
ほぼリアルタイムの分析情報を 含むレポートを生成できます。
これは、患者の全体像を 把握する上で役立ちます。
その情報は、より綿密な ケア管理プログラムに反映されます。
改善すべき点が明確に示されます。
また、臨床医は 患者集団、臨床試験、
ケアの移行にわたり、 保護された医療データを
自信を持って大規模に 利用できるようになります。
AI を利用して臨床試験用コーホートを
作成すれば、Patti のような患者の 人生は変わるかもしれません。
これまで、診断の過程で 複数の専門家を訪ねるのに
かかる時間は 相当なものでした。
幸い、Patti のケア チームは 接続された安全なデータに
アクセスできるようになりました。
彼らは臨床試験 マッチング AI ボトルを使用し、
彼女の状態に合わせて試験が調整されるようにしました。
これにより、ケア チームは Patti が受けられる臨床試験の
目的確認や説明を 行えるようになります。
Microsoft Fabric と 豊富な医療向け Azure AI サービスは
従来のデータ サイロを 解消するもので、
すべて業界標準に準拠し、
責任ある AI の原則に基づいています。
Remy はいくつかの医療向け
Azure AI サービスで Microsoft Fabric を使用して、
意思決定を加速させる 信頼できる唯一の
情報源を確立しました。
Dani は自然言語で リアルタイムの分析情報レポートを
生成することで、 臨床医をサポートしていました。
最後に、臨床試験マッチング機能によって
Patti のケア チームが 患者の負担を最小限に抑え、
コストを削減しながら、
エンリッチされたデータと AI を活用して、 彼女の状態に合った
試験を行う様子をご紹介しました。
より良いエクスペリエンス、より良い 分析情報、より良いケアを
Microsoft Cloud for Healthcare で。
詳細はこちら: aka.ms/cloudforhealthcare。
(明るい音楽)