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アナリティクスと機械学習 医療分野

約束を果たすために

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医療業界では、高品質で実用的なデータを安定的に提供する必要性がますます高まっています。 この必要性に対応しないと大変です。使えないデータ基盤は、意味のないそして間違を引き起こす結果となります。

一般市民がデータサイエンティストのようにデータを扱え、事象の全体像を一般に理解できるようにするデータの可視化への要求が急増しています。 このようなデータ駆動の医療文化は、パンデミックによって加速されましたが、間違いなくそれより長く続くでしょう。

事実や数字を発掘し、それを誰もが理解できるようにすることに重点を置くことは、大きな意味を持つでしょう。 しかし、このニーズを実現するには、適切なインフラを整えることが必要であり、これは単にテクノロジーへの投資だけでは難しいことです。

このウェビナー(英語)では、いくつかの重要な質問にお答えします。

  • 拡張して分析に活用できる高品質の相互運用性データを得るための障害は何でしょうか?
  • 世界的なデータリテラシー向上のために、どのように可視化を活用できるのか?
  • データソースとバイアスの関係をどれだけ意識していますか? これは、健康の社会的決定要因の理解にどのような影響を与えるのでしょうか?
  • 機械学習を活用して医療を効率化し、ケアのためのリソースを解放するにはどうすればいいでしょう?

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