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“モノ”から“コト”へのビジネス転換が始まった！
編集部のオススメ
医療・ヘルスケアデータめぐる産業界の動きが活発化

“モノ”から“コト”へのビジネス転換が始まった！

2024/01/01
医療・ヘルスケアデータをめぐる産業界の動きが活発化している。昨年９月にNTTドコモがインテージHDの連結子会社化で株式公開買付け（TOB）を発表した。
データが創る「国民・患者目線」の医療
編集長の視点
視点　医療データ利活用が開く新たな世界

データが創る「国民・患者目線」の医療

2024/01/01
「医療データを利活用して患者中心の医療を実現する」――。そう言われて久しいが、2024年はその一歩を確実に踏みだすと同時に、製薬産業にとっても研究開発、生産、営業・マーケティングの各サプライチェーンにおいてビジネス変革が求められる１年になりそうだ。
健康・医療をつなぐ社会構築の一端を担う
編集部のオススメ
2024年が始動 医療データ利活用の扉を開く

RWDが生みだす新たな価値　その可能性を探る

2024/01/01
医療・ヘルスケアデータをいかに使いこなせるか――。データそのものは無機質だが、目的をもってＡＩ解析することで、新しい発想とビジネスが創造される。
アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（７）
アフターデジタル時代のオムニチャネル（次世代マーケティグへの提言）
原暢久

アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（７）

2024/01/01
前号まででアフターデジタル時代のオムニチャネル実現において最大のボトルネックになっている点はデータ分析の部分であると紹介した。
製薬業界とAI
アメリカの最新医療事情
メディカル・ジャーナリスト 西村由美子

製薬業界とAI

2024/01/01
人間の知能を模倣でき、大量の入力データを高速で学習して解釈し、特定の目的を達成するための独立した決定を迅速に下すことができるシステム、それがAIである。
目まぐるしく進化し続けている画像生成AIに置き去りにされないために
MRのための読書論Online版

目まぐるしく進化し続けている画像生成AIに置き去りにされないために

2023/12/22
『画像生成AIがよくわかる本――図解ポケット　次世代AIサービス』（田中秀弥著、松村雄太監修、秀和システム）を読むと、生成AIが目まぐるしく進化し続けていることが実感できる。
MR面談　失敗事例から学ぶ
MRの傾聴力・対話力を高める
Kiku塾 菊岡正芳

MR面談　失敗事例から学ぶ

2023/12/01
製薬会社ＭＲの医師との対話事例を拝見する機会がある。情報収集のデジタル化が進み、人工知能との対話が可能となってきているが、医師がＭＲとの対話を望んでいる。デジタルや人工知能が現在できないことは、積極的傾聴を伴う対話。
院内トレーニング・その2
新世代MR講座～カタルシス編～
宮本研医師が語る

院内トレーニング・その2

2023/12/01
「＊＊製薬のAと申します。Cと14時から院長先生のご面会時間を頂いております」導入研修中に自主練を続けてきたイントロ部分を、慎重に述べていくAさんを、聴衆皆が固唾を呑んで見守った。
ＡＩはバイオ医薬品企業のR＆D生産性改善の課題を解決できるか（その4）
R&Dの生産性を考える
カテニオン

ＡＩはR＆D生産性改善の課題を解決できるか（その4）

2023/12/01
課題が何であれ、自社のＡＩモデルはアンメットニーズの高い疾病の適切な新規ターゲットを特定に寄与できるだろうと豪語する人もいる。
これからの医師セグメンテーションについて
MRによる利用データの現在地とこれから
ミクス編集部

自身の「目利き力」を磨き「自分事化」のマインドを備えよ！

2023/12/01
本連載では前回（第１回）、ＭＲがこれまで活用していたデータとこれから活用すべきデータについて言及した。特に、今後ＭＲが活用すべきデータでは、リアルタイムデータや予測分析データが効果的な情報提供とターゲットドクターとの関係構築に必要不可欠だと説いた。
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