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医療: 従事者

統合された医療データから
有益なインサイトを導き出しましょう

分析基盤を統合し、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境にまたがるエンタープライズ データ資産を一元化することで、大規模かつ革新的なデータ分析の民主化を実現しましょう。
タブレット端末を手に持ち操作している医師。
成果

医療従事者の実際の成果を上げる

包括的かつ予防的な患者ケアを実現するために、ケアのギャップを特定しましょう。 分析担当 VP、臨床業務担当 VP、CMIO に関連します。
Latrasive Care Day Surgery と書かれた看板のクローズアップ。

患者の成果

統合された患者データを活用し、より迅速かつ正確な診断と治療判断によって、ケアの提供を向上させましょう。
聴診器をかけた医師の制服のクローズアップ。

オペレーションの効率

ハイブリッドなデータソース全体にわたる分析を統合することで、ワークフローを効率化し、手作業のプロセスを削減しましょう。
白衣を着た男性が脳の画像が表示されたコンピューター画面を見ています。

リソース稼働率

リアルタイムのデータに基づくインサイトをシステム全体で活用することで、人員配置、医療機器の運用、ケアの連携を最適化しましょう。
コンピューターを置いたデスクの前に座っている人物。

 データの品質と完全性

より正確で一貫性があり、完全な医療データによって、臨床および業務上の意思決定を支援しましょう。
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ソリューション

組織に最適な AI アプローチを見つける

革新的な AI のメリットを得るために、購入、拡張、構築、またはパートナーシップを活用してください。
事前構築済みのソリューションを購入する

Microsoft 365 Copilot

企業向け仕様のセキュリティが組み込まれた強力な AI アシスタントで働き方を変革しましょう。
詳細情報
拡張、カスタマイズする

Microsoft Copilot Studio

AI エージェントを構築、カスタマイズして、Microsoft 365 Copilot の機能を拡張しましょう。
詳細情報
独自のソリューションを構築する

Microsoft Foundry

AI アプリとエージェントを大規模に設計、カスタマイズ、管理できます。
詳細情報
パートナー ソリューションを探す

Microsoft Marketplace

業界をリードするパートナーの AI ソリューションで、AI 変革を推進しましょう。
詳細情報
AI ソリューションを詳しく見る
顧客事例

組織が医療従事者のためにどのように AI を使用しているか確認する

  1. 白地に黒い文字で、子どもを抱えた男性が描かれた Shriners Children's のロゴ。
  2. Canary Speech のロゴのクローズアップ。
紫色のリボンを髪につけた女の子。
白地に黒い文字で、子どもを抱えた男性が描かれた Shriners Children's のロゴ。
"ChatGPT をはじめとするツールが活用する基盤モデルと使いやすいボット インターフェイスにより、AI 技術への支持と導入意欲が驚くほど高まりました。"
Jason Woloff、Research Informatics Associate、​Shriners Children’​s
40%
手作業プロセスの削減
30%
患者の成果の改善
ソリューション
青いスクラブを着た女性のクローズアップ。
Canary Speech のロゴのクローズアップ。
"Microsoft Azure を活用することで、会話音声を処理し、3 秒以内にスコアを返すことが可能となり、医師や臨床チームにリアルタイムの情報を提供できます...。"
Henry O'Connell、​Cofounder and Chief Executive Officer、Canary Speech
3 秒
会話音声を処理してスコアを返す
1,200 万
生成されたデータ要素と音声マーカー
ソリューション
[お客様事例] セクションに戻る
リソース

AI 体験の次のステップを踏み出す

  1.
モニターを見つめる医師と、その背後にいる患者。

 Microsoft for Healthcare

AI 搭載ソリューション、実践的なインサイト、信頼できる機能で、医療エクスペリエンスの質を改善できます。
詳細情報
白衣を着た男性が脳の画像が表示されたコンピューター画面を見ています。

AI の成功を加速する

経験豊富な医療機関を参考にして信頼性の高い戦略を立て、AI 導入の一般的な課題を克服しましょう。
概要資料を読む
青いスクラブを着た女性が脳の画像を見つめているクローズアップ。

AI のインパクトを理解する

AI イノベーションの促進要因を医療業界全体から幅広く見出し、AI の大規模展開に適した実際的なフレームワークを探りましょう。
概要資料を読む
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