Tag: デジタル健康
AMAは、医療ITの採用の急増、「デジタルネイティブ医師の台頭」を見ている
新興技術に関する同社の新しいレポートでは、テレヘルスと仮想訪問、遠隔患者モニタリング、臨床的意思決定支援などに対する食欲と適性が高まっています。
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4037
新興技術に関する同社の新しいレポートでは、テレヘルスと仮想訪問、遠隔患者モニタリング、臨床的意思決定支援などに対する食欲と適性が高まっています。
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 37
analyticsjapan May 21, 2024 0 37
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 35
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 32
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 32
analyticsjapan May 21, 2024 0 172
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 161
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 160
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 157
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 155
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1415
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1325
Aino Jul 29, 2019 0 1319
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1316
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1305
analyticsjapan May 21, 2024 0 1572
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7124
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4037
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3987
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3515
現在(米国では)約80億ドルと評価されている教育テクノロジー:Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 2628
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。
analyticsjapan Aug 19, 2019 0 3540
サイバー攻撃は非常に急速に増加しているため、サイバーセキュリティに対する脅威となっています。ブロックチェーンはサイバー世界を保護するために使用できるのでしょうか?...
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 3424
AIは、1956年に学問分野として設立されました。それ以来、AI技術はテクノロジー業界の重要な部分となっています。米国、中国、日本、韓国、インドなど、世界のさまざまな地域でさまざまな種類のAI駆動ロボットが開発されています。報告によると、AIへの世界的な投資の3分の2が中国に注がれました。これにより、昨年だけでAI産業が67%成長し、中国は2016年に科学技術大学でJia...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 4146
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan Sep 4, 2019 0 3272
ブロックチェーンテクノロジーのユースケースシナリオは、終わりがありません。 世界が輸送および調整データを追跡する方法を根本的に混乱させるサプライチェーンのようなイーサリアムプラットフォームになっています。また、育成可能なCryptoKitties(猫を育成するイーサリアムコイン)として新時代のネオペットを収集する個人まで、ブロックチェーンの変革の始まりが始まったばかりです。現在、地球上の各産業は、ブロックチェーンがその最も役立つ手段であるか、最大の脅威となるのかどうかを探っています。...
Aino Jul 19, 2019 0 3790
需要と製薬の研究開発投資の両方によって、日本で最も重要な製薬療法分野は何だと思いますか?
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 3851
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。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4765
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.
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 4437
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。