ヘルスケアデータサイエンス

ヘルスケアデータサイエンス(メディカル/バイオ/薬局等)

現在もっとも注目されているビジネス領域として、ヘルスケア産業は注目をされており、特に超高齢社会に突入した日本においては非常に重要な産業となっております。さらにヘルスケア・イノベーション、デジタルヘルスケア、デジタルトランスフォーメーション、国連のSDGs(持続可能な開発目標)との関連も急速に強まっており、ヘルスケア自体がIT・デジタルと共に語られるようになってきております。

弊社ベトナムAIラボはこのヘルスケアの分野のなかで特にヘルスケア・データサイエンスの分野に取り込んでおり、メディカル、薬局、バイオ等のヘルスケア業界において多くのAI（人工知能）・データサイエンスプロジェクトの実績を有しております。
ヘルスケアデータサイエンスにおいては、データ分析・データ予測によるアプローチが典型的なデータサイエンス手法となりますが、弊社のデータサイエンティストは、データ分析・データ予測等の研究領域だけではなく、ヘルスケア産業全般に関する課題の解決に取り組んでおります。

ここでは、メディカル/薬局/バイオ等のヘルスケア領域において、機械学習や深層学習等のAI(人工知能)・データサイエンス技術をしたヘルスケアデータサイエンスのプロジェクトのいくつかをご紹介します。

医療や薬局の領域では、現在でも多くの紙が使われております。
たとえば、患者さんへの処方箋などが代表的な例となります。
しかしながら、紙を使う場合、アナログからデジタルへの変換には
人の手による手入力によってソフトウェア等にデータ入力されているという実態があります。医療、薬局等のヘルスケア産業では、これら手入力という人的な工数の削減をするために、OCR技術が使われております。
OCRは昔から頻繁に使われてた画像認識技術となりますが、最近ではAI(人工知能)・データサイエンスをかけ合わせたテクニカルアプローチが主流となっており、弊社のデータサイエンティストにおいても、機械学習、深層学習などのAI(人工知能)・データサイエンスのテクニックをOCRの画像認識技術を適用しており、日々OCR認識技術の精度向上に努めております。

ヘルスケア健康予測

ヘルスケアデータサイエンスとして代表的なアプローチになりますが、
患者さんの健康に関するデータを基にデータ分析を行い、統計学的な観点で、将来の患者さんの健康状態を予測するというものです。
弊社のデータサイエンティストはこれら統計学に基づいたデータ分析・予測を非常に得意としており、この分野において多くの経験がございます。

ヘルスケア産業におけるアルゴリズム開発

ヘルスケア産業は、ヘルスケア技術とビジネスという２つの側面を持ち合わせており、法律、政令との関わりからステークホルダーも非常に多く、
ビジネス現場の作業フローが非常に複雑になる傾向があります。
これらの複雑なビジネス要件を解決するために、データサイエンスの手法を用いて、アルゴリズムの開発を提供しております。

データサイエンスプロジェクト

その他のデータサイエンスプロジェクトについては以下をご参照ください。
データサイエンスプロジェクト
 ビジネスデータサイエンス
 ウェザーデータサイエンス

データサイエンスブログ(機械学習、深層学習など)

機械学習、深層学習、統計分析等のAI(人工知能)・データサイエンスに
関するブログを記載しております。

AI・データサイエンス・ブログ全般
 データサイエンスブログ（機械学習）
データサイエンスブログ（統計分析）
ヘルスケアデータサイエンスブログ

ベトナムAI ラボ

機械学習等のAI(人工知能)・データサイエンス技術、
データサイエンティスト、ベトナムAIラボについては
こちらをご参照ください。

クライアント	ヘルスケアセクター
概要	OCR技術により紙のデータを読み取り、データとして返却し、最終的に人的な工数の削減を実現する。
主な人工知能・データサイエンス技術	-深層学習(ニューラルネットワーク) -アルゴリズム -AWS(Amazon Web Services) -深層学習による試験データの生成

クライアント	ヘルスケアセクター
概要	患者の健康データを基に患者の健康予測を行う。
AI(人工知能)・データサイエンス技術	統計的なデータ分析

クライアント	ヘルスケアセクター
プロジェクト概要	バイオデータを分析し、患者の健康予測を行う。
AI(人工知能)・データサイエンステクニック	統計的なデータ分析

クライアント	ヘルスケアセクター
概要	ユーザーに複雑な予防接種の摂取タイミング・時期を通知する。
AI(人工知能)・データサイエンステクニック	探索ロジック統計分析 Azure Cloud

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