『デジタルトランスフォーメーションによる医療ビッグデータの最大活用技術』
クロス・マーケティンググループ (株)メディリード、凸版印刷(株)
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1.はじめに
2.DXの実現事例と新たな取り組み
2.1 DXの実現事例
2.2 次世代医療情報データベース構築への挑戦
3.DXによる医療ビッグデータの最大活用技術 |
『機械学習を活用したリアルワールドデータからの継続的なエビデンス創出』
サスメド(株)
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1.はじめに
2.RWDを用いたエビデンス創出
3.機械学習PoCの先にあるMLopsとは
4.RWDを用いた継続的なエビデンス創出体制を構築するために必要な要素
4.1 クリニカルクエスチョンの検討
4.2 データの入手
4.3 予測モデル構築
4.4 予測モデルの妥当性検証・改善
5.サスメドAwesome Intelligenceの紹介
6.Awesome Intelligenceを用いたエビデンス創出の事例
7.最後に
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『医薬品デジタルマーケティングにおける学会情報データベースの活用』
(株)医薬情報ネット
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1.マルチチャネルマーケティングから、オムニチャネルマーケティングへ
1.1 マルチチャネルマーケティングとは
1.2 マルチチャネルからオムニチャネルへ
2.オムニチャネルマーケティングを実現するデジタルマーケティングとは
2.1 デジタルマーケティングの概況
2.2 COVID-19が加速させたデジタルマーケティング
3.データ連携ではない、個別業務でのデータ活用について
4.学会情報データベースについて
4.1 オウンドメディアコンテンツでの活用
4.2 MRディテーリングの効率化での活用
4.3 Dr.ターゲティングでの活用
4.4 学会情報データベースと処方意向
5.学会情報データベースの取得について
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『AIがもたらす、マーケティング・営業活動の変革』
PwCコンサルティング(合)
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1.AIの浸透により求められるスキル
2.近い将来、製薬メーカーが求められていく取り組み
3.製薬メーカーが強化すべき「3つの取り組み」
4.AIの分析面での具体的な活用方法
5.No Contact Customer Journey構築の必要性
6.“No Contact Customer Journey”の構成要素
7.目指すは「実験型組織」(最後に)
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『医薬品マーケティングにおける顧客プロファイリングへの機械学習の活用』
SAS Institute Japan(株)
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1.はじめに
2.機械学習を活用した顧客プロファイリング
2.1 セグメンテーション
2.2 ターゲティング
2.3 オペレーション最適化
3.機械学習モデルの説明可能性
4.現場における課題
5.おわりに
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『AIエンジンを用いたMRの対話分析とディテール内容の最適化』
リープ(株)
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1 はじめに
1.1 コミュニケーション(人と人の対話)の可視化について
1.2 応用されている主な技術
1.3 コミュニケーション(人と人の対話)の解析に使用しているデータの例
1.4 対話用テキスト解析「ダイアテクストアナライザー」
2.対話を可視化する価値
2.1 対話の可視化ニーズ
2.1 MRの情報提供(ディテーリング)を可視化
3.MRの情報提供(ディテーリング)の分析」から見えるもの
4.MRの情報提供(ディテーリング)の最適化
4.1 MRの置かれている環境変化
4.2 MRを介した情報提供が行われる限り、教育システムの改善が求められる
4.3 具体的な分析活用とネクストステップ
5.おわりに
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