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医薬品・医療機器 臨床開発

新時代の価値創造へ グローバルの総合力で革新的なパフォーマンスを IQVIAは、グローバルの先端知⁠識と日本ローカルの深い知⁠見を組み合わせた屈指の専門性に、データ・分析力・テクノロジーを掛け合わせた革新的なアプローチで、新時代における医薬品・医療機器開発の精度とスピードを加速し、製品価値の最大化を支援します。

概要
医薬品・医療機器 臨床開発
Clinical Development in Japan

Our offerings provide access to all functions and services for partners to successfully navigate the regulatory processes and perform high quality clinical development in Japan.

概要
リアルワールドエビデンス

リアルワールド ソリューションに関する幅広いポートフォリオを通じて、製品ライフサイクルに臨床的および商業的側面の両方から価値をもたらすことをお約束します。

概要
リアルワールドエビデンス
市場データ

膨大な情報で、新事業創出やマーケット顕在化を促進します。

概要
市場データ
コンサルティング＆サービス

世界最大規模のヘルスケア業界知識とチームを活かし、経営戦略から事業・組織の実装まで、End to Endでお客様の課題解決を支援いたします。

概要
コンサルティング＆サービス
医療機関・保険者向け

製薬分野だけではなく、医療に関わるもっと多くの人へ目を向けることで、健康に繋がるサービスをさらに提供します。

概要
医療機関・保険者向けソリューション
テクノロジー

IQVIAは、お客様の様々なニーズにお応えし続けるために ライフサイエンス業界に特化した革新的な ソリューションの充実に注力していきます。 当社のテクノロジーソリューションは、 コンプライアンスを遵守しながらも、 医療全体の高度化と業績拡大を目指すお客様を、 強力にご支援してまいります。

概要
テクノロジー ソリューション
CSO事業

日本で初めてCSO事業を開始して以来、20年にわたり業界を牽引し、変革パートナーとしてお客様の「目指す姿」の実現を支援します。

概要
CSO事業について
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インサイト/
インサイト

医療・ヘルスケアの発展に貢献することを目的として発信している調査・論文・レポート情報です。

概要
トップライン市場データ

トップライン情報を開示することで、弊社は皆様と情報の共有化を図り、日本のヘルスケアの発展に貢献したいと考えています。

概要

医療制度の持続可能性

"糖尿病を事例に

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White Paper
バイオ医薬品企業における人工知能（AI）/機会学習（ML）導入の加速
Dec 22, 2020
  • Locations
  • Japan
  • バイオ医薬品企業における人工知能（AI）/機会学習（ML）導入の加速
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本WHITE PAPERは米国本社が発表した刊行物です。本文や解説全ての正式言語は英語であり、その内容および解釈については英文が優先します。各国の事情や状況により必ずしも国内外同一のサービスを展開していない場合がございますことを予めご了承ください。原文の英語版はこちら：Accelerating AI/ML Adoption in Biopharma - IQVIA

企業が人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の可能性に気付くにつれ、ヘルスケア分野のアプリケーションは2022年までに80億ドル近くまで成長すると予想されています。バイオ医薬品業界は、AI/MLが研究開発とコマーシャル分野までの意思決定を改善し、患者の皆さま、医師、保険者のより良いアウトカムをもたらすAI/MLの可能性が益々認識されています。

しかし、バイオ医薬品業界では、AI/MLによる価値を有意な形をもっての持続的な実用例はまだ見られません。さらに、バイオ医薬企業内のAI/MLイニシアティブの多くが断片化されたままであり、その多くがビジネスの本流から切り離されています。このホワイトペーパーでは、IQVIAのデータサイエンスの専門家が、AI/MLがこれまでバイオ医薬品業界での成功が限られていた理由を探り、AI/MLの活用によって患者のアウトカムを改善や、社内業務の合理化に成功した企業に焦点を当てたケーススタディと比較しています。

AI/MLアプリケーションを採用することで、複雑化と競争が激化する今日の環境下において、バイオ医薬品企業が成功する方法をこちらからご覧ください。

  • 臨床開発の迅速化・効率化
  • より正確でテクノロジー駆動型の市販化
  • 価値提供のためのより優れたリアルワールドエビデンス
  • データ駆動型の意思決定でリスクを低減
  • 優れた治療アウトカムをもたらすための、より一層の標的治療の増加
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