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AKT Health

BLOCKCHAIN - 臨床試験用のハイパーレジャーフレームワーク

金融、保険、サプライチェーン、ヘルスケアなど、業界の特定のユースケース向けに独自のブロックチェーン設計を持つことが基本です。バイオメディカルおよびヘルスケアアプリケーションの大半は、プライベートネットワーク上で開発されたブロックチェーンフレームワークが最も受け入れられる参加者として、利害関係者を必要とします。参加のための暗号通貨のようなものでは、それらは推進力を必要としません。いくつかは、ハイパーレジャー、イーサリアムで人気のあるプライベートブロックチェーンの成果です。

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機械学習

すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。

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ライフサイエンス分析&日本の傾向〜AKT health 代表取締役 アディティア タラプラガダ氏 インタビュー

日本のトップ製薬会社は、腫瘍学/循環器系/中枢神経系/アレルギー/泌尿器科/疼痛と糖尿病を含む主要なTAを持つグローバル製薬会社と提携しています。しかし、最近、日本の大手製薬会社は、R&Dへの投資を少なくし、市場をカバーするためのグローバル展開の一環としてM&Aに注力し、新しいTAを探求しています。

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患者分析

患者は常にヘルスケアシステムの究極のエンドユーザーです。この記事の他のすべての解決策は、何らかの方法で – 改善された患者アウトカムを提供することに焦点を当てています。それでも、支払人、医療提供者、またはライフサイエンス企業が仲介者として行動することなく、患者に直接アクセスすることを目的とした解決策もあります。

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プロバイダー分析

まだ初期の段階にありましたが、プロバイダー分析は過去10年間で電子カルテ(EHR)の大量採用に伴って始まりました。プロバイダ分析ソリューションは、2つの大きなバケツに分類されます。

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ライフサイエンス分析

ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics&Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。 Finelli博士の見解は、小説を発展させるために彼らのデータを使用している大手ライフサイエンス企業には今や一般的なものです。エキサイティングな分析的アプローチ

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支払人分析

保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。

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KOL・AOLマネジメント

AOL/KOLのリストアップを行い情報の共有を進めているが、その情報管理は担当者ベースの業務であり管理・更新について課題がある。
KOL/AOLのデータベース化、共有システム化

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AKT Healthのミッションとは(2019年)

この投稿では、当社の業務内容の一部を、基本的企業指針として記します。
この指針が、社員各々の行動指針となり、またそれを積極的に実践していくことで、医療・臨床試験・製薬等業界における重要な役割を果たすよう務めてまいります

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