RWD×Dify

Difyで実現する治験プロトコル最適化：選択・除外基準シミュレーションによるフィージビリティ飛躍的向上 医薬品開発における治験（臨床試験）は、その成功が新薬の上市を左右する重要なプロセスです。しかし、治験の失敗原因の約8 […]

DPCデータ分析をDifyが言語化：病院経営を加速するAI改善提案書アシスタント DPC（診断群分類別包括評価）データは、病院経営の「羅針盤」として極めて重要ですが、その膨大なデータを分析し、経営層や診療科に響く具体的な […]

RWDの「再識別リスク」をAIで評価支援：匿名加工医療情報の活用基盤（Dify）構築への道 新薬開発や医療政策立案の鍵としてリアルワールドデータ（RWD）の活用が世界的に進められています。しかし、患者の診療情報やゲノム情 […]

RCTとRWDの「乖離」をRAGで特定：AIによる医薬品開発最適化 新規医薬品の臨床開発において、ランダム化比較試験（RCT）で示された高い有効性（Efficacy）が、市販後の実臨床（リアルワールド）で必ずしも再現され […]

アンケート自由回答をDifyで自動分類：LLMクラスター分析で「薬を使わない理由」を解明 アンケート調査における自由回答（フリーアンサー）は、顧客や患者の「生の声」が詰まった宝の山です。特に医療・医薬分野において、「なぜ […]

Text-to-SQLの衝撃：DifyでSQL不要の患者数抽出は可能か？ 医療・製薬業界のマーケターにとって、データベース（DB）から必要な患者数や疾患動向のデータを抽出する作業は、常にSQLの知識という高い壁に阻まれて […]