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AIのポテンシャルをヘルスケア業界で最大限活用

ONTAPでAIを活用することで、データのサイロ化を解消し、詳細な分析を可能にします。クラウドベースのAIがどのように診断手法を変革し、患者一人ひとりにあった治療を提供しているかをご覧ください。

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light blue shapes on darker blue background
画像の下に「医療診断におけるAIがより良い患者ケアへの道をリードします」という言葉とともに、黒色の背景に青色の線で結ばれた青色の点

患者ケアの質の向上をリード

放射線科医の単純作業をAIが肩代わりし、患者と接する時間の増加に貢献しています。その詳細をご覧ください。

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薄いグレーの背景に並んでいる3つのピンク色の円

新型コロナウイルス感染症と戦う

医療研究者たちは、AIを活用してこのウイルスと戦う方法を探しています。

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「ネットアップ ソリューションを使用してAIが持つ変革の力を医療に活用」というタイトルの論文

AIが持つ変革の力を医療に活用

IDCの業界アナリストが、AIの力を医療で発揮する機会とネットアップの価値提案について詳しく解説しています。

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グレーの背景に「AI in healthcare」という言葉が入ったNetApp logo

組織をAIに対応

世界中の医療機関が、イノベーションを限界まで推し進めるために人工知能(AI)を使用しています。この取り組みを始める方法をご確認ください。

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「ヘルスケア向けネットアップ AI ソリューション」というタイトルの記事

組織全体でAIを強化

ヘルスケアで増加するさまざまなユースケースにAIのポテンシャルを解き放ちます。お客様の組織が得られるメリットをご確認ください。

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ネットアップ ブログページのスクリーンショット

エキスパートの意見をチェック

ネットアップのAIスペシャリストは、医療業界をどのように捉え、どこにAIを活用すべきだと考えているでしょうか。

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Mt. と書かれたタブレットを持っている人の写真Mt.San Rafael Hospital が下部のフラッシュを使って予測分析を強化します

予測分析で患者データを保護

Mt.San Rafael Hospitalはセキュリティ侵害の防止にネットアップのソリューションを活用し、ケアの品質を高めています。

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「ヘルスケア診断画像処理のためのNetApp Ontapp AI リファレンス アーキテクチャ」というタイトルの記事

医療画像処理向けのAIソリューション設計

このレポートでは、病院での画像診断向けにAIインフラを迅速に導入するためのガイダンスが提供されています。

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「医療機関向けAI導入に備えるための2つのステップ」というタイトルのネットアップ関連記事

AI導入に備えるための2つのステップ

AIを導入するには、基盤となるデータ アクセスとユーザビリティが必要です。インフラも重要です。その理由をお確かめください。

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ヘルスケア分野における AI をテーマにしたネットアップの関連記事

スマートなインフラを選択して大きな成果を達成

このホワイトペーパーでは、AIが重要な役割を担う3つの主要分野 - 画像診断、デジタル パソロジー、ゲノム解析について詳しく説明しています。

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NetApp AI ontapp というタイトルの記事

スモール スタートから無限に拡張

NetApp ONTAP AIは、イノベーションと実験を推進できる環境をすばやく提供します。

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「 tech ontap podcast 」という言葉を含む黒色の背景にグレーのヘッドフォン

ゲノム解析を高速化

ゲノム解析が科学やヘルスケアに与えている影響と、ネットアップのソリューションが解析を高速化する方法について解説します。

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AI とディープラーニングによってヘルスケアがどのように向上しているかを解説したドキュメント

AIがヘルスケアの未来を変革する3つの方法

AIが発見を加速し、ヘルスケアの質を向上して、これまでの業界を変革する方法をご確認ください。

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外科室で手術を行う機械

データ サイエンティストが必要とするデータを提供

本当に必要なのは、単なる「データ」ではなく、「優れたデータ」です。データ サイエンティストが本当の意味で必要とするデータと、それを提供する方法についてご紹介します。

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「ゲノム配列決定ワークフローのためのNetApp ONTAP AIとparabricks 」というタイトルのネットアップ関連記事

分析を30倍に高速化

Parabricksのハイパフォーマンス コンピューティングは、ゲノム解析全体に最適化されており、必要なデータを効率的に処理、格納できます。

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ヘルスケア分野におけるAIと分析のソリューション

構造化データと非構造化データから新たな分析状況を引き出しましょう。臨床用アプリケーション、IoT、ゲノム研究、保険請求エンジン、研究用データベースなど、さまざまなソースから得たデータの分析が加速します。AIと機械学習を活用して、複雑な病状を高精度に特定し、リスク別に分類し、治療を進めることができます。

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