医療AIの課題 バイアスのないアルゴリズムはつくれるか？ | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）
人工知能（AI）は病院やヘルスケア団体に活用され始めている。CTスキャンの解析から、どの患者が治療中に最も衰弱しやすいかを予測することまで、AI技術はあらゆることに使われているのだ。アルゴリズムを走らせるための情報源は電子カルテだ。これらの…
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2019.07.05
DIAMOND Harvard Business Review
マッキンゼーの調査が示す、ＡＩ導入を成功させる10の要諦 | HBR.ORG翻訳マネジメント記事｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2017.10.25
東洋経済online
｢人工知能｣に期待だけを抱く人の3つの誤解 | リーダーシップ・教養・資格・スキル | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
2018.03.27
連載スタートアップ採用広報・ブランディング
「情報発信は、投資価値の高い“GIVE”」メドレーの組織ブランディングの秘訣を、執行役員 加藤恭輔氏に聞く
加藤 恭輔
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エンジニアは「開発をする人」ではなく、「問題解決のプロ」であれ！──経営イシューにも果敢に挑むLIFULL seniorの開発陣から、エンジニアとしてのキャリアを大きく飛躍させる思考法を学ぶ
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進む福利厚生のアウトソーシング──注目のメンタルヘルス系スタートアップを特集
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医療DXに不可欠な「患者とのタッチポイント」に、最も深く入り込むサービスがこれだ──圧倒的なMoatを築きつつあるLinc'wellの戦略とは
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グーグルによる臨床データの収集には大きな問題がある｜Diamond Harvard Business Review
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MIT Tech Review: テクノロジーは「健康」を変えるか？進む静かなるイノベーション
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「国内医師の3人に1人が使う」サービスが生まれるまで メドピア 石見社長（第3話） | Venture Navi｜ベンチャーナビ
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オンライン診療サーヴィス「CLINICS」は、いかにルールと向き合いながら社会実装を進めたのか：2020年代をサヴァイヴするためのルールメイキングの流儀（2）
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