ヘルスケアとライフサイエンスにおける AI
世界人口の高齢化と医療システムの記録的なコスト高を受けて、DataRobot は、世界最大級の保険者、医療機関、製薬会社、小売薬局が AI を活用して患者の生活と収益の両方を改善できるよう支援しています。
ヘルスケア業界が直面している ML の課題
ML モデルの精査と規制要件の増加
自社で構築していないモデルを含むモデルのレポート要件のために、医療機関は新しい規制要件に迅速かつ効果的に対処するのに苦労しています。
複雑なデータを活用して健康問題に対処する際の課題
患者のプロファイルとサービスの提供、および収集されるデータタイプの絶え間ない変化が、複雑な医療データと患者データから意味のあるパターンを見つけ出すことを困難にしています。
競合企業による AI 実装の加速化
サイクルタイムが短縮する一方で競争圧力が高まり、研究開発と運用に対するプレッシャーが高まっています。
運用コストの削減とデータ投資効果の最大化を求めるプレッシャー
患者の治療に関する情報の機密性と、その情報を主要な患者対応業務やアプリケーションに統合する複雑さのために、偏りがなくスケーラブルで AI ドリブンなケアをリアルタイムで提供することが困難になっています。
ヘルスケア業界で DataRobot が選ばれる理由
予防ケアのパーソナライズ
健康の社会的決定要因（SDH）を ML モデルに組み込み、パーソナライズされた予防医療の提供を支援します。DataRobot を使用すると、プロキシ変数を評価し、健康転帰への影響に関するインサイトを分析し、バイアスと公平性に関して自動生成されたインサイトを使用して、保護クラスのさまざまな結果を検出できます。カスタマイズ可能なバイアス対応機能をモデルに実装して、MLOps でバイアスと公平性の測定値を監視することで、SDH データを活用しながら治療の不公平をなくすことができます。
多様な医療データを容易に処理し、患者の転帰を処方面で支援
複雑な医療データと患者データから、意味のあるパターンをすばやく簡単に見つけ出します。
DataRobot では、履歴データを使用して時間認識に対応した特徴量エンジニアリングを自動化することで、母集団、コホート、患者レベルのリスクモデルを構築できます。EHR の患者データ、請求、臨床検査データなど複数のデータセットを使用して、モデルのプロトタイプを迅速に作成し、そこから得たインサイトを医療専門家に提供できます。
規制要件に先手を打って対応
ボタンをクリックするだけで、透明性の高いモデルの説明と評価を組織や規制当局に提供できます。EHR モデルやサードパーティーモデルによる予測など、DataRobot の外部で開発された外部モデルも含め、すべてのモデルでコンプライアンス文書を作成できます。DataRobot のデータサイエンティストを活用することで、AI リーダーや CIO は、モデルやデプロイのレポートを自動作成するなど、すべてのモデルに対してアルゴリズムのリスク評価フレームワークを迅速かつ一貫して適用できます。
医療データの厳格な保護
クラウドインフラストラクチャの管理や TCO の大幅な増加を心配することなく、チームはデータを活用して最も差し迫ったユースケースに取り組むことができます。当社のシングルテナント SaaS ソリューションを使ってインフラストラクチャを展開および監視することで、データの安全性を確保できます。
戦略的統合とパートナー
DataRobot AI Platformを活用して、ヘルスケアソリューションの可能性を最大限に引き出している当社のパートナーの事例をご紹介します。
