[GCP] Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences

【オンライン:4月2日】Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences

今回、このプロジェクトにおいてデータの監修をしていただいた慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授をお招きし、感染予測データ発表までの経緯や開発の意図、そして、そこから見える今後の医療業界におけるデジタル化の必要性、現在の課題、そしてクラウド活用のメリット等をお話しいただきます。

今回、このプロジェクトにおいてデータの監修をしていただいた慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授をお招きし、感染予測データ発表までの経緯や開発の意図、そして、そこから見える今後の医療業界におけるデジタル化の必要性、現在の課題、そしてクラウド活用のメリット等をお話しいただきます。

第 1 回 Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences の概要

[GCP] Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences

Google Cloud は、医療・ライフサイエンスの関連組織の方を対象に、”INSIDE Healthcare and Life Sciences” を 4 月 2 日(金)16 時から配信いたします。本セミナーでは、医療業界の皆様に役立つ情報をお届けすべく、医療業界においてデジタル技術の活用を推進するスピーカー様と、パートナー様よりお話いただきます。

Google Cloud は医療業界のデジタル変革を推進し、より健康な世界の構築を支援しています。クラウド テクノロジーを使用して大規模な医学データの処理が可能となります。費用対効果に優れ、拡大するパートナー エコシステムにサポートされた Cloud Life Sciences によって、医療機関及び研究機関はデータの解析と結果の再現に専念することできます。ぜひ本セミナーにご参加いただき、今後の皆様のデジタル活用の一助になればと思います。

Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences から引用

Google Cloud INSIDE とは

Google Cloud INSIDE は各業界向けに行われているナレッジ共有セミナーです。グローバル イベントではなく、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 主催で日本でのみ開催しいているイベントで実事例を元に開発の裏側を具体的に解説することで、より実践的な知識に開発方法、経験の共有の場です。
過去に以下の業界向けに開催されました。

  • Games & Apps
  • Digital
  • Retail
  • FinTech
  • Media
  • Manufacturing
  • Healthcare and Life Sciences

申し込み/参加費

無料(事前登録制)

※ 競合他社様、パートナー企業様からのお申し込みはお断りさせていただくことがございます。

開催日時

2021年 4月 2日(金)16:00 〜 17:10 pm(JST)

対象者

医療・ライフサイエンスの関連組織の方

開催場所

オンライン(YouTube)

スケジュール/アジェンダ

  • 16:00 〜 16:05 pm:オープニング
  • 16:05 〜 16:15 pm:Google Cloud のヘルスケア分野の変革における取り組み講演資料
    • グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 水江 伸久 氏
  • 16:15 〜 16:45 pm:OVID-19 感染予測 (日本版) におけるグーグルとのコラボレーション秘話 〜医療業界のデジタル化とクラウド活用のこれからについて〜講演資料
    • 慶應義塾大学医学部 宮田 裕章 氏
  • 16:45 〜 17:05 pm:COVID-19 CTトリアージの事例から考える医療におけるクラウドの可能性講演資料
    • 株式会社エムネス 塩入 賢治 氏
  • 17:05 〜 17:10 pm:クロージング

バックナンバー:Google Cloud INSIDE Healthcare and Life Sciences

  1. New Normal を見据えた新しい医療およびライフサイエンスの実現を支援する Google Cloud ソリューション
  2. Cloud Life Sciences によるゲノム解析プラットホームと拡大するパートナー エコシステムのご紹介
  3. 大学病院におけるデジタル化の取り組みと、AI ホスピタル構想
  4. クラウド テクノロジーを使用して大規模な医学データの処理
  5. 大量のデータ分析処理や、AI ソリューション
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