データはヘルスケアの意思決定の原動力となり、患者の安全、治療法の開発、業務の成功を支えている。
しかし、データリーダーは、データの可能性をコンプライアンスに適合した形で効果的に活用するために、以下のような大きな課題に直面している：
多様なデータタイプの統合
医療機関は構造化データと非構造化データの統合に苦慮しており、包括的な分析と洞察の妨げとなっている。
創薬の加速
構造化および非構造化試験データの分析は複雑で時間がかかり、ライフサイエンスにおけるイノベーションを遅らせている。
データプライバシーとコンプライアンス
大規模なデータ共有はリスクをもたらし、HIPAAやGDPRのような厳しい規制を満たすことを難しくする。
リアルタイム・モニタリング
医療機器からのリアルタイムデータ処理の遅れは、クリティカルケア介入を危険にさらし、患者の転帰を損なう。
ヘルスケアおよびライフサイエンス企業がKXを選ぶ理由
効率的なデータ取り込み
複数のソースからデータを取り込み、スピードとスケールで管理します。
合理化されたフォーミュラ考案
パターンを特定し、仮説を検証し、迅速に反復して生産を加速する。
データ・セキュリティとコンプライアンス
規制環境下で安全に運用し、プライバシーリスクを最小限に抑えます。
データ・セキュリティとコンプライアンス
規制環境下で安全に運用し、プライバシーリスクを最小限に抑えます。
リアルタイム分析
患者モニタリングのようなクリティカルなアプリケーションに、即座にデータ処理を提供します。
マルチソースデータ統合
画像や臨床を含む多様なデータを迅速に集約。
支援方法
患者モニタリングと異常検知
プロアクティブ・ケアのためのリアルタイムの洞察
医療機器からのデータをリアルタイムで処理し、不規則な心拍数や酸素レベルなどの異常を検出します。これにより、医療従事者は即座に対応することができ、また、パターンを特定し、リスクを低減し、患者の転帰を改善することができます。
臨床試験の最適化
データ主導の洞察で治療開発を加速する
複数のソースからの臨床試験データを統合・分析し、臨床試験の効率を高め、新治療法の市場投入までの時間を短縮するための傾向や相関関係を特定する。
医用画像解析
画像データを診断に役立てる
CTスキャンやMRIのような非構造化データを扱い、高度なアナリティクスを適用して、異常の検出、疾患の進行状況の追跡、治療効果の検証を行い、より迅速で正確な診断を可能にする。
ゲノムデータの統合と解析
ゲノムの知見による個別化医療
ゲノムデータを臨床情報と統合し、疾患の遺伝子マーカーを特定することで個別化医療を支援し、個々の患者に合わせた治療を行う。
AIによるイノベーションを加速する、KXのデモをお客様に合わせてご提供します。
当社のチームが以下の実現をサポートします：
- ストリーミング、リアルタイム、および過去データに最適化された設計
- エンタープライズ向けのスケーラビリティ、耐障害性、統合性、そして高度な分析機能
- 幅広い開発言語との統合に対応する充実したツール群
専門担当者によるデモをリクエスト
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