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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２）
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。
パイプライン・製品含めて力強く進んでいる
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。
死の谷克服へ　アカデミアと産業界の“ギャップ”埋める
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。
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１）
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。
AI画像診断の現状と医師が感じたメリット
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。
電子カルテデータの利活用に挑む
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。
なぜＭＲ総数が減り続けているのか
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。
MEDICA2022 ／COMPAMED2022　独・デュッセルドルフ開催
ヘルスケアイノベーションの20年後を予測する
東京都産業労働局商工部経営支援課

MEDICA/COMPAMED　デュッセルドルフ開催

2023/02/01
東京都は2022年11月14日～17日にドイツのデュッセルドルフ市のMesse Düsseldorfで開催された国際医療機器展「MEDICA2022」と国際医療機器技術・部品材料展「COMPAMED2022」に都内中小企業14社とともに東京都パビリオンを出展した。
未来のヘルスケアに向けた変革のシナリオ
人生100年時代を支えるヘルスケアのあるべき姿
アクセンチュア

未来のヘルスケアに向けた変革のシナリオ

2023/01/01
過去４回の連載では国民、医療制度、ヘルスケア企業、医療機関・医療従事者、介護事業者という５つの観点に潜む課題を洗い出し、個々を取り巻く現状と問題点を明らかにした。
経験値格差の是正・解消に向け“匠の技”を再現
編集部のオススメ
AI搭載nodoca

経験値格差の是正・解消に“匠の技”

2022/11/01
アイリス株式会社が開発した内視鏡用テレスコープ「nodoca®（販売名：nodoca（ノドカ））」を用いたインフルエンザ検査の保険適用が中医協で了承された。
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