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臨床医が医療データの利活用を考える
TXP Medical 佐藤雅和
臨床現場から見た医療データの座標軸
2024/01/01
皆さま、初めまして。この度コラムを執筆させていただくこととなりました佐藤雅和と申します。まず初めに自己紹介をさせていただきます。
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。
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。
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2)
2023/10/01
コンピューターを使って医薬品を設計する次の産業革命が、1981年にフォーチュン誌で発表された。それ以来、バイオ医薬品企業のR&D生産性は劇的に低下した。
INTERVIEW
武田薬品 日本オンコロジー事業部長 内田智氏
開発品・製品含め力強く進む
2023/10/01
「開発パイプライン、既存の製品含めて非常に力強く進んでいると感じている」―。武田薬品グローバルオンコロジービジネスユニット・日本オンコロジー事業部の内田智事業長は熱く語る。
編集部のオススメ
AMEDの三浦理事に聞く、日本の創薬力強化のカギ
死の谷克服へ アカデミアと産業界の“ギャップ”埋める
2023/10/01
日本の創薬力低下が指摘される中で、課題はどこにあるのか。基礎研究から実用化までの間の“死の谷”が指摘されて久しい中で、日本医療研究開発機構(AMED)の三浦明理事はアカデミアと産業界とのロジックや意識の“ギャップ”を課題として指摘する。
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1)
2023/09/01
今回、私たちは、AIがバイオ医薬品企業の生産性改善の課題を解決できるか、検討する。バイオ医薬品の領域には、著名な医薬品企業が何十もあり、バイオテック企業も何千とある。
患者中心で考えるオンコロジー医療の“変化”
エムスリー
AI画像診断の現状と医師が感じたメリット
2023/07/01
ChatGPTをはじめとする生成系AIが世界的に注目され、企業での活用や教育現場での適正使用などが大きな議論となっている。医療分野におけるAIの活用は、画像診断支援から始まっている。
医療業界におけるDXの進め方
JSOL 河本直純
電子カルテデータの利活用に挑む
2023/06/01
さまざまな業界でデータの利活用が進む中、医療業界においても、電子化された診療データであるリアルワールドデータ(以下、RWD)を「臨床での診断」、「治療の適正化」や「治療の効率化」に活用することへの期待が高まっている。
アフターコロナのデジタルMR活動をさらに最適化するために
ミクス編集部
なぜMR総数が減り続けているのか
2023/06/01
本誌6月号の巻頭企画では、ミクス編集部の「MR数アンケート調査2023」を詳報している。調査結果をみるかぎりこの1年間で1300人以上のMRが減少している。
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