まとめ

完了

AI 革命は、医療機関が競争力を維持するために直面しなければならない多くの課題の 1 つ、というだけのものではありません。 従業員が医療サービスを提供するためのより良い方法を見つける機会をもたらすものです。 このモジュールでは、研究、医薬品開発、サプライ チェーンから医師の相談まで、医療に係わる体験のすべての段階で AI が強力なアシスタントになる可能性がある多くのシナリオについて説明しました。 AI が医療の分野で価値を生み出していることを実証する業界の大手企業からもたらされた実際の成功事例を紹介しました。

これらの目標を達成するために、Microsoft では幅広いサービスを提供しています。 Microsoft Cloud for Healthcare には、Azure、Microsoft Dynamics 365、Microsoft 365 が組み込まれています。 これらの製品は、医療の専門家向けにカスタマイズされ、埋め込み AI が含まれています。 Azure Health Data Services など、この業界向けの特定の製品もあります。 AI の可能性を最大限に実装するために、Azure OpenAI Services は最先端の生成型 AI モデルを提供します。

このモジュールを完了したので、次のことができるようになったはずです。

  • ライフサイエンス、薬学、医療における目標と課題について説明する
  • ライフサイエンス、薬学、医療における AI の機会を特定する
  • ライフサイエンス、薬学、医療における一般的なユース ケースについて説明する
  • Microsoft AI テクノロジが医療担当者にどのように役立つかを調べる

以下のリソースを使用して詳細を確認する

リファレンス

  1. Bhasker, Shashank; Bruce, Damien; Lamb, Jessica, & Stein, George, “Tackling healthcare’s biggest burdens with generative AI,” McKinsey & Company, July 10 2023.
  2. Richens, Jonathan G.; Lee, Ciarán M., and Johri, Saurabh, “Improving the accuracy of medical diagnosis with causal machine learning,” Nature, 2023.
  3. World Health Organization, "Health workforce," 2023.
  4. 米国Department of Health and Human Services, "Addressing Health Worker Burnout:The U.S.Surgeon General’s Advisory on Building a Thriving Health Workforce," 2022.
  5. D Magazine, "Healthcare Financial Trends for 2022," 2022.