Категорія: Великі Дані та Аналітика

Білл Уолл, генеральний директор уряду AIS, заявив, що Міністерство оборони, корпоративних підрядників та стартапів повинні вирішити ризики, спричинені іноземною власністю, контролем чи впливом або вогнищами, до промислової бази оборони та національної безпеки шляхом використання штучного інтелекту та великої аналітики даних для поліпшення можливостей належної ретельності.

“Платформи AI, здатні інтегрувати людський досвід з масштабним аналізом даних, будуть важливими для визначення ризиків фокусних ризиків”,-написала Уолл у публікації в блозі, опублікованій у вівторок.

Він зазначив, що такі технології можуть дати можливість DOD та аналітикам проаналізувати великі обсяги даних, щоб отримати глибше розуміння іноземних зв’язків, корпоративних структур та фінансових зв'язків та виявлення прихованих загроз у промисловій базі оборони.

Посилення урядово-промислової співпраці

У цьому творі виконавчий директор підкреслив необхідність ДОД та промисловості бути пильними, сприяючи відкритому обговоренню та освіті для виявлення та зменшення ризиків вогнищ.

“Партнери в галузі можуть надавати такі рішення, як інструменти для виявлення вогнищ, але потрібні більш структуровані протоколи. Постійне перевірка – а не періодичні огляди – має стати стандартною практикою, а AI та аналітика великих даних відіграють ключові ролі у виявленні потенційних загроз”, – зазначила Уолл.

Він також закликав уряд надати невеликих підрядників оборони та стартапів інструментами слідчих та ресурсів для проведення глибоких розслідувань вогнищ, щоб допомогти захистити ланцюг захисту.

Майже через рік після завершення розгортання EMR, публічно перераховується група охорони здоров'я EMC Healthcare в Індонезії, створена для оновлення до системи управління медичними записами.

EMC Healthcare – бренд Metropolitan Sarana Meditama – проводить вісім лікарень, які пропонують основні та спеціалізовані медичні послуги.

Згідно з випуском ЗМІ, медичний працівник приймає систему “перероблений EHR”, яка містить автоматизовану документацію за допомогою запису навколишнього середовища, підготовлених подальших дій для огляду клініциста та кодування AI-асистів. Його постачальник, Intersystems, заявив, що лікарня є першою в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні, який переглянув та перевіряє генеративну систему AI-керованої AI.

Реалізація EMR

Компанія охорони здоров'я розширила свою групу, придбавши лікарні. Спочатку ці лікарні експлуатували різні інформаційні системи охорони здоров’я незалежно. Ці системи, в основному на папері, викликали проблеми для клініцистів та персоналу, включаючи проблеми зберігання, обмеження доступності, ризик втрати та пошкодження, труднощі у обміні інформацією, відсутність стандартизації, без аудиторських стежок та обмежених можливостей аналізу даних.

Для вирішення цих питань керівництво запропонувало цифровізацію лікарні, в основі якої є єдиний, централізований його.

“Ми розпочали проект EMR в листопаді 2021 року, коли ми підписали договір про впровадження системи Trakcare EMR з Intersystems. Потім ми почали набрати команду виконавців, включаючи суперпора, тренування, збирати вимоги до всіх лікарень, налаштування системи та тестування. Перший сайт вийшов наживо в грудні 2022 року. Потім наступні місця проходили три місяці, або за два місяці після цього. Система Trakcare у всіх восьми лікарнях “, – заявив Джусуп Халімі, президент директора з питань охорони здоров'я EMC, ІТ -новини про охорону здоров'я.

Медичні записи також були оцифровані одночасно, скануючи більше мільйона сторінок.

Їх найбільшим викликом, за словами керівника лікарні, було “придбати у наших спеціалізованих лікарів, яким близько 700”.

“Керівництво переконувало лікарів, і команда SuperUser навчила лікарів, щоб мати можливість використовувати Trakcare. Після того, як поїхати в прямому ефірі, команда SuperUser [continued providing] допомога лікарям, щоб вони почували себе комфортно використовувати “.

Звертаючись до AI

Подорож ЕМР EMC Healthcare на цьому не зупинився. Нещодавно він пілотував систему EMR, керованої AI від того ж постачальника. “AI – це майбутня тенденція. Якщо ми не почнемо його використовувати, ми залишимося позаду”, – вигукнула Галімі.

Президент лікарні хотів включити інструменти підтримки клінічних рішень AI в системі EMR. Вони, за його словами, нададуть прогнозовану аналітику щодо стратифікації ризику, персоналізованих рекомендацій щодо лікування на основі більш широкого спектру даних про пацієнтів та проактивних сповіщень щодо потенційних ускладнень, виходячи за рамки простих систем на основі правил.

Після пілота системи AI, EMC Healthcare вважає, що AI надає найбільшу цінність своїм консультаційним приміщенням для клініки, стаціонарними щоденними візитами та відділенням швидкої допомоги.

“AI може підтримувати лікарів у доступі до комплексного резюме пацієнтів, що традиційно вимагало навігації по декількох графіках та екранах. Це не тільки споживається час, але й ризикує пропустити критичний контекст”, – зазначила Галімі.

“За допомогою AI ми можемо надати інтелектуальному огляді пацієнта, який консолідує дані різних джерел в єдине структуроване резюме, виділяє ключові клінічні висновки, тенденції спостереження, звіти про візуалізації, алергію та останні діагнози. Це дає лікарям повну картину стану пацієнта з першого погляду, допомагаючи їм робити швидкі, безпечні та більш інформовані рішення”. “

ЩоAI може зменшити навантаження на документацію за допомогою таких функцій, як мовлення до тексту та розумний графік. Коли лікарі та пацієнти ведуть розмову, ШІ може переписати розмову та інтелектуально розміщувати правильну інформацію у відповідні розділи ЕМР, будь то головна скарга, алергія, діагностика чи план. Це дозволяє лікарям підтримувати контакт з очима зі своїми пацієнтами, а не з екраном комп'ютера. Досвід стає більш людським“

JUSUP HALIMI, директор президента, EMC Healthcare

Використання даних з AI

В даний час EMC Healthcare використовує систему зберігання даних для зберігання пацієнтів, медичних, клінічних та фінансових даних. Аналітичні інструменти також використовуються для відображення інформації. “У нас є щомісячна зустріч з огляду ефективності на лікарню, дані якої витягуються за допомогою інструменту, щоб ми могли глибоко проаналізувати дані”, – поділилася Галімі.

Як EMC Healthcare має намір використовувати дані за допомогою системи EMR, керованої AI? Голова лікарні каже, що дані та ШІ будуть використані для підвищення підтримки клінічних рішень, ефективності та робочого процесу, а також досвід пацієнтів під час госпіталізації та для дослідницьких цілей.

“У нас є комітет з медичних досліджень, який може бути активнішим за допомогою ШІ. Наприклад, медичні дослідження з використанням даних EMR будуть простішими, оскільки дані простіше отримати”.

Окрім AI, система EMR, наголосив Halimi, повинна мати зручні для користувачів інтерфейси, що посилюють клінічні робочі процеси “, а не порушують їх”. Він також повинен бути “розроблений з увагою до досвіду користувачів, безперешкодно інтегруючись у щоденні процедури лікарів та медсестер, мінімізуючи клацання та надання відповідної інформації в точці допомоги, не переповнюючи користувача”.

Роб О'Двайер

Дублін, 28 квітня 2025 р. (Globe Newswire) – “Автоматизація бази даних – глобальний стратегічний звіт про бізнес” додано до “Звіт про стратегічний бізнес” Researchandmarkets.com пропозиція.

Глобальний ринок автоматизації баз даних оцінювався в 1,7 мільярда доларів США у 2024 році, і, за прогнозами, до 2030 року досягне 6,7 млрд. Дол.

Звіт включає останні глобальні тарифні розробки та те, як вони впливають на ринок автоматизації бази даних.

Аналіз тарифного впливу: ключові розуміння для 2025 року

Глобальні тарифні переговори у 180+ країнах переробляють ланцюги поставок, витрати та конкурентоспроможність. Цей звіт відображає останні розробки станом на квітень 2025 року та включає перспективні уявлення про перспективи ринку.

Аналітики постійно відслідковують торгові розробки по всьому світу, отримуючи розуміння провідних світових економістів та понад 200 галузей та політичних установ, включаючи аналітичні центри, торгові організації та національні економічні дорадчі органи. Цей інтелект інтегрується в моделі прогнозування, щоб забезпечити своєчасний аналіз, орієнтований на дані, що розвиваються ризиків та можливостей.

Що входить до цього видання:

• Прогнози ринку, скориговані тарифами за регіоном та сегментом
• Аналіз наслідків витрат та ланцюгів поставок шляхом пошуку та торгівлі
• Стратегічні розуміння географічних зрушень

Покупці отримують безкоштовне оновлення 2025 за допомогою:

• Доопрацьовані наслідки тарифу та нові ефекти торговельної угоди
• Оновлені прогнози, що відображають глобальні пошуки та зміни витрат
• Розширене покриття, що стосується країни, у цій галузі

Що сприяє зростанню на ринку автоматизації бази даних?

Зростання на ринку автоматизації бази даних зумовлений декількома факторами, що відображає розвиваються вимоги сучасного бізнес -середовища. Збільшення обсягів даних та необхідність швидкого доступу до цих даних потребують більш ефективних та надійних рішень управління базами даних. Оскільки підприємства продовжують охоплювати цифрову трансформацію, інтеграція IoT, хмарних обчислень та аналітики великих даних ще більше посилила необхідність автоматизації баз даних для ефективного управління складними даними на різних платформах.

Крім того, перехід до DevOps та Agile методології в розробці програмного забезпечення підкреслює важливість швидких ітерацій та розгортання, де автоматизація баз даних відіграє вирішальну роль у забезпеченні швидкості та ефективності. Економічні фактори, такі як необхідність зменшення експлуатаційних витрат та підвищення продуктивності праці, також сприяють прийняттю технологій автоматизації.

Більше того, оскільки організації надають пріоритет прийняття рішень, керованих даними, надійність та доступність даних стають першорядними, тим самим сприяючи інвестиціям в автоматизацію для забезпечення надійних середовищ баз даних.

Ці технологічні тенденції в поєднанні зі стратегічними зрушеннями в бізнес -процесах забезпечують динамічну траєкторію зростання ринку автоматизації баз даних, підкреслюючи його життєво важливу роль у технологічному прогресі підприємств.

Обсяг звіту

Звіт аналізує ринок автоматизації бази даних, представлений з точки зору одиниць. Аналіз охоплює ключові сегменти та географічні регіони, викладені нижче.

Сегменти:

• Компонент (рішення, послуги)
• Розгортання (хмара, в приміщенні)
• Заявка (надання, резервне копіювання, безпека та дотримання)

Географічні регіони/країни: Світ; США; Канада; Японія; Китай; Європа (Франція; Німеччина; Італія; Великобританія; і решта Європи); Азіатсько-Тихоокеанський; Решта світу.

Ключові уявлення:

• Зростання ринку: Зрозумійте значну траєкторію зростання сегменту автоматизації баз даних, яка, як очікується, досягне 3,8 мільярда доларів США до 2030 року з CAGR 23,2%. Сегмент служб автоматизації бази даних також встановлений для зростання на 28,0% CAGR протягом періоду аналізу.
• Регіональний аналіз: Отримайте розуміння на ринку США, оціненим у 479,4 млн. Дол.

Ключові запитання відповідають:

• Як очікується, що ринок автоматизації баз даних буде розвиватися до 2030 року?
• Які основні драйвери та обмеження, що впливають на ринок?
• Які сегменти ринку будуть зростати найбільше протягом прогнозного періоду?
• Як зміниться частки ринку для різних регіонів та сегментів до 2030 року?
• Хто є провідними гравцями на ринку та які їх перспективи?

Особливості звіту:

• Комплексні дані про ринок: Незалежний аналіз щорічних прогнозів продажів та ринку в мільйонів доларів США з 2024 по 2030 рік.
• Поглиблений регіональний аналіз: Детальні уявлення про ключові ринки, включаючи США, Китай, Японію, Канаду, Європу, Азіатсько-Тихоокеанський регіон, Латинську Америку, Близький Схід та Африку.
• Профілі компанії: Покриття таких гравців, як Amazon Web Services, Inc., BMC Software, Inc., CA Technologies, Inc., Chef Software, Inc., Clustrix Inc. тощо.
• Безкоштовні оновлення: Отримайте безкоштовні оновлення звіту на один рік, щоб інформувати вас про останні розробки ринку.

Ключові атрибути:

Атрибут звіту	Деталі
Кількість сторінок	182
Прогнозний період	2024 – 2030
Орієнтовна ринкова вартість (USD) у 2024 році	1,7 мільярда доларів
Прогнозована ринкова вартість (USD) до 2030 року	6,7 мільярда доларів
Складний річний темп зростання	25,2%
Області охоплені	Глобальний

Ключові теми висвітлюються:

Огляд ринку

• Автоматизація баз даних – Глобальні ключові конкуренти відсоткової частки ринку у 2024 (e)
• Присутність на конкурентному ринку – сильна/активна/ніша/тривіальна для гравців у всьому світі у 2024 році (Е)
• Глобальне економічне оновлення

Тенденції та водії на ринку

• Збільшення потреби в швидкості та точності та зменшення витрат на управління накопичувачами бази даних автоматизації
• Зростаюча складність середовищ баз даних, які шпори потребують інструментів автоматизації баз даних
• Інтеграція AI в управління базами даних підсилює автоматизацію та ефективність
• Зростання попиту на доступ та управління даними в режимі реального часу сприяє ринку автоматизації бази даних
• Збільшення складності навантаження на базу даних потребує прийняття інструментів автоматизації
• Зростання прийняття баз даних NOSQL Шпорує інновації в інструментах автоматизації
• Прийняття DevOps та безперервної інтеграції/безперервного розгортання (CI/CD) покращує автоматизацію бази даних

Зосередьтеся на вибраних гравців

• Amazon Web Services, Inc.
• BMC Software, Inc.
• CA Technologies, Inc.
• Chef Software, Inc.
• Clustrix Inc.
• Давай
• DBMAESTRO
• Допомога
• Корпорація IBM
• Idera Pharmaceuticals, Inc.
• Liquidbase, Inc.
• MEMSQL Inc.
• Micro Focus International Plc
• Корпорація Microsoft
• NuoDB, Inc.
• Корпорація Oracle
• ТОВ «Перкона».
• Lupet, Inc.
• Quest Software, Inc.
• Програмне забезпечення Red Gate Ltd.
• Redis лабораторії
• SAP SE
• Кількаенни А.А.
• Тестування
• WhereScape Software Ltd.

Для отримання додаткової інформації про цей звіт відвідайте https://www.researchandmarkets.com/r/t064o0

Про наукові та markets.com
ResearchAndmarkets.com – це провідне світове джерело звітів про міжнародні ринки та дані ринку. Ми надаємо вам останні дані про міжнародні та регіональні ринки, ключові галузі, провідні компанії, нові продукти та останні тенденції.

• Ринок автоматизації бази даних

Незважаючи на те, що зростання штучного інтелекту (AI) з 2000 року було надзвичайним, технологічна зміна ігор була його генеративними моделями. Якщо основні AI обробляють дані та роблять прогнози, генеративний AI (GAI) виробляє інтелектуальні системи, які створюють новий вміст. Він включає алгоритми та моделі глибокого навчання та охоплює текст, зображення, відео та інші форми даних.

Не дивно, що Гай є знахідкою для ділового світу, особливо для тих, хто хоче автоматизувати свої процеси. Це неоціненно, наприклад, для створення контенту, дизайну продуктів та розробки веб -сайтів.

Відповідно до звіту Китайського інтернет -мережевого центру (CNNIC) за 2024 рік, база користувачів GAI продуктів у Китаї становила 230 мільйонів до червня минулого року. Директор CNNIC, Лю Юлін, заявив, що збільшення тяги GAI серед користувачів Інтернету суттєво вплинуло на їх повсякденне життя. Більше того, екосистема промисловості AI країни була відносно комплексною, а понад 4500 компаній, пов'язаних з нею.

Нещодавнє опитування Finastra показало, що 38 відсотків установи Гонконгу почали впроваджувати GAI. Це був найвищий показник серед усіх опитаних ринків і значно вище середнього середнього глобального – 26 відсотків.

У липні минулого року у своєму банківському звіті KPMG взагалі переглянув технологічний прогрес, підкреслюючи появу GAI. Він все частіше використовувався для таких завдань, як аналіз даних та служба працівників за допомогою складних чатів.

Хоча GAI підвищує продуктивність і розширює горизонти, він повинен працювати в межах безпечних параметрів. Для ділового світу це передбачає дотримання найкращих практик, причому гарантії точно сформульовані. Необхідна рамка, яка є ефективною, але не задушує інновації, саморегуляція галузі відіграє свою роль.

У 2022 році уряд Гонконгу SAR опублікував свій план інновацій та технологій, який визначив вісім стратегій технологічного розвитку протягом наступних 5 – 10 років. Він передбачав переміщення “повної пари до бачення міжнародного центру I&T”, яке включало побудову “безпечного кібер -середовища”. Таке середовище обов'язково включає належним чином керований AI, і це зараз стає реальністю.

15 квітня на Всесвітній Інтернет-конференції в Азіатсько-Тихоокеанському саміті (у Гонконзі) Комісар з цифрової політики Тоні Вонг Чі-Квонг підняв речі на наступний рівень, оголосивши про публікацію нових вказівок щодо інструментів GAI. Це було після того, як Гонконгський генеративний Центр досліджень та розробок AI вивчав моделі в інших місцях та консультувався з інноваційною та технологічною індустрією. Вказівки визнали, що інструменти AI, які можуть бути використані для незаконної діяльності, повинні бути заборонені. У найгірших сценаріях вони можуть включати, наприклад, створення вибухонебезпечних пристроїв, генерування нецензурного матеріалу та створення маніпульованого або помилкового вмісту для обману або порушення громадського порядку.

Вонг сподівався, що нові вказівки завдяки чотирирівневій системі класифікації “полегшить галузь та громадськість у розробці та застосуванні генеративних ШІ безпечно та відповідально, при цьому заохочуючи інноваційне застосування ШІ, зменшуючи ризик та сприяючи широкому прийняттю покоління в Гонгконг”.

Окремо Гонконгська грошова влада (HKMA) планує регуляторну пісочницю для тестування нового програмного забезпечення. Потрапивши на місце, це дозволить фінансовим установам безпечно випробувати свої технології GAI. Це також дозволить HKMA контролювати розвиток GAI, забезпечуючи надійну практику управління ризиками до повного розгортання ринку.

У чужих руках Гай представляє величезні загрози, у тому числі на національну безпеку, і його можливе зловживання повинні тривожити всіх.

Хоча складні, ефективні основні правила мають важливе значення для мінімізації (якщо не усунення) ризиків. Якщо немає належного нагляду, інструменти GAI можуть створити середовище Дикого Заходу, в якому “все йде”.

На щорічних двох сесіях Китаю в Пекіні, які завершилися 11 березня, було велике фокус на ШІ, частково спровокуючи зростання DeepSeek. Цьогорічний урядовий звіт про роботу вказував на розширену роль ШІ в галузі промислового розвитку, включаючи використання “втіленого” ШІ, таких як роботи. Дискусії також звернулися до зловживання АІ, і були заклики до вдосконалених правил.

Ці дзвінки резонували в Гонконгському SAR, не в останню чергу з уповноваженим з питань конфіденційності з персональних даних, Ада Чунг Лай-Лінг. З моменту призначення в 2020 році вона піонерувала гарантії AI у своєму портфелі, визнаючи загрозу AI для конфіденційності та інших прав. За відсутності регулювання тренер та коні можуть бути проведені за допомогою постанови персональних даних (конфіденційності) (CAP 486), занепокоєння, яке сприяло послідовними ініціативами.

У серпні 2021 року Чунг опублікував “вказівки щодо етичного розвитку та використання ШІ”. Він рекомендував організаціям прийняти принципи управління даними щодо поважних, вигідних та справедливих. Він також запропонував дотримуватися міжнародно визнаних етичних принципів AI, включаючи контроль за людьми, конфіденційність даних, прозорість, надійність та безпеку.

Після цього, у червні 2024 року, Чунг підняв анте з публікацією орієнтира “Штучний інтелект: модель рамки захисту особистих даних”. Він надав організаціям поради щодо досягнення найкращої практики в закупівлі та впровадженні ШІ та таким чином, що сприяло дотриманню вимог закону про персональні дані.

Нарешті, 31 березня 2025 року Чунг опублікував “Керівні принципи щодо використання генеративних ШІ працівників” (Керівні принципи). Відгукаючи про “два сеанси”, вона сказала, що необхідно “постійно просунути ініціативу” AI Plus “, щоб розкрити творчість цифрової економіки”.

Керівні принципи зосереджені на управлінні ризиками та надають детальний контрольний список “DOS” та “Donts”, які роботодавці повинні виконувати на своїх робочих місцях. Вони розроблені для полегшення безпечного та здорового розвитку ШІ, і, крім розгляду захисту персональних даних, порушень та засобів захисту, вони також переглядають практичне застосування інструментів AI. Вони вказують, що перед тим, як працівники вводять особисті дані в системи GAI, вони повинні спочатку анонімізувати їх. Роботодавців закликають забезпечити відповідні наслідки, якщо працівники порушують вказівки.

Керівні принципи допоможуть організаціям у розробці внутрішньої політики GAI, яка дотримується закону про персональні дані. Хоча один розмір не відповідає всім, вони забезпечують рамку, в якій роботодавці можуть забезпечити відповідальність своїх працівників.

Розглядаючи більшу картину, Чунг зауважив, що Китай робив рівний акцент на розвитку та безпеці. Іншими словами, AI потрібно розглядати цілісно, ​​а не у вакуумі. Вона пояснила, що “безпека AI – це один з найважливіших аспектів національної безпеки”, який був непереборним. Хоча GAI може бути силою для добра, він також може становити унікальні небезпеки в різних сценаріях. Наприклад, злоякісні актори можуть використовувати його для розробки, а потім продовження антидержавних заходів.

По мірі розповсюдження Гая різні агенції будуть вивчати його прогрес і, безсумнівно, вступатимуть у те, якщо виникають загрози. Хоча всі визнають переваги, які можуть принести GAI, його розвиток не може бути, наприклад, за рахунок громадської безпеки, особистих прав чи безпеки на ринку. У той же час, Гонконг повинен здійснювати те, що Комісія з цифрових офісів називає “стратегією прагматичного балансу” при формулюванні регуляторних заходів. Тому занепокоєння потрібно вирішити таким чином, що не засмучує законний технологічний прогрес міста. Якщо це буде досягнуто, Гонконг, безсумнівно, стане регіональним трейлблейзером.

Автор є старшим радником та професором юридичного факультету, а раніше був директором з питань публічного переслідування Гонконгського SAR. Погляди не обов'язково відображають погляди Китаю щодня.

Розробка методів вибірки рідкісних подій можна простежити ще до початку 1950-х років, в першу чергу мотивованою необхідністю вирішувати складні проблеми в ядерній фізиці, особливо проблему екранування нейронів, яка була вирішальною для розробки ядерних установок [19]. Пізніше дослідники вирішили завдання надзвичайно рідкісних подій за допомогою випадкового відбору проб Монте -Карло [20]. Важливість методів відбору проб, ще одна ключова методика моделювання рідкісної події, також з'явилася в цей період, встановивши підґрунтя для еволюції методів вибірки рідкісної події, які продовжують вдосконалюватися та застосовуватись у різних галузях [21]. Наприклад, у фізиці пошук темної речовини передбачає виявлення надзвичайно рідкісної взаємодії частинок [22]. У науках про Землі були розроблені методи для аналізу надзвичайно рідкісних стихійних лих зі швидкістю виникнення 1% або менше [23]. У телекомунікаційному секторі дослідники зосереджувались на виявленні та аналізі аномалій рідкісної мережі [24]. У політології підходи до дослідження застосовуються для аналізу рідкісних подій, таких як успішні перевороти або мирне розірвання країн [7, 25]. В економіці моделювання на основі агентів, що використовується для імітації складних фінансових систем та визначення умов, які можуть призвести до рідкісних збоїв на ринку [26]. У галузі охорони здоров'я дослідників використовуються методи геномного секвенування для виявлення генетичних маркерів, пов'язаних з рідкісними розладами або байєсівськими ієрархальними моделями, застосованими для аналізу невеликих розмірів вибірки, типових при рідкісних захворюваннях [27, 28]. Тут ми застосували методику логістичної регресії для рідкісних частот подій серед великих розмірів вибірки.

Завдяки структурованій системі введення даних, що використовується Tricare, набір даних, використаний у цьому дослідженні, мав мінімальні відсутні дані. У всіх змінних, що входять до аналізу, менше 1% точок даних відсутні. Ця надзвичайно низька швидкість відсутності не вимагала використання передових методів імпутації або окремого повного аналізу випадків. Повнота даних Tricare сприяє надійності висновків і мінімізує потенційну упередженість від відсутньої інформації.

Незважаючи на те, що традиційне правило для логістичної регресії свідчить про 10 – 20 подій на змінну, останні дослідження показали, що ця настанова може бути розслаблена за певних обставин [29]. При роботі з рідкісними подіями загальний розмір вибірки стає більш критичним, ніж кількість подій. Великий розмір вибірки 2720 надає значну інформацію навіть лише з 14 подіями. Наведений тут емпіричний приклад ілюструє, чому були розроблені спеціалізовані методи для рідкісних подій логістичної регресії. Кілька методів виправлення було застосовано до рідкісного лікування ВР за допомогою набору даних про стан здоров'я. Як і очікувалося, результати дали, що стандартна логістична регресія значно недооцінила ймовірності подій. Занесудливість у цьому дослідженні становила від 11% до 102% за допомогою попереднього методу корекції та від 15% до 106% за допомогою методу корекції зважування. Наприклад, у цьому дослідженні стандартна регресія логістики передбачила, що пацієнти чоловічої статі від 18 до 64 років з меншою кількістю супутніх захворювань мають 0,1% ймовірності прийому лікування IVIG; Однак фактична ймовірність була більш ніж подвійною відповідно до попередньої корекції та корекції зважування. Ця невідповідність може спричинити велику помилку і, зрештою, неефективні рішення.

Крім того, це дослідження показало, що випадковий відбір зразків не події значно упередив результати. Було встановлено, що ймовірності в 10 разів більше, ніж виправлені ймовірності та в 20 разів більші, ніж ймовірності, обчислені стандартною логістичною регресією. Ці результати підтримують висновки Кінга та Зенга, які вказували на те, що другий, важливіший загальний в аналізі рідкісних подій полягає в тому, як збираються дані [7]. Знижений розмір вибірки в цьому дослідженні продемонстрував найбільше зміщення, підтримуючи ідею, що збір даних може значно впливати на результати.

Інші методи, такі як метааналіз, були запропоновані для корекції рідкісних заходів. Однак мета-аналізи бінарних даних можуть бути проблематичними, коли частка подій низька [30, 31]. Мета-аналізи бінарних даних часто виконуються за допомогою стандартної моделі з зворотним варіантами фіксованих ефектів, заснованої на методах з обмеженим рівнем великого вибірки, або методами фіксованих ефектів, заснованих на точній теорії розподілу, таких як модель Mantel-Haenszel (MH) або моделі стандартної дієтичної ефекти (DL) Dersimonian-Laird (DL) [31]. Ці методи, засновані в основному на нормальному наближенні на велику вибірку (особливо зворотна дисперсія) [31,32,33]не вистачає сили досліджувати захворюваність на рідкісні події. Таким чином, їх статистичні властивості для оцінки ефектів лікування часто оцінюються як неоптимальні або через упереджені результати, невідповідно широкі довірчі інтервали, або незначну статистичну силу для виявлення справжніх відмінностей.

Настанови Cochrane (версія 6.1, 2020) рекомендують використовувати методи, в основному доступні в менеджері огляду (Revman), програмного забезпечення для вільного доступу, розробленого Nordic Cochrane Center [31, 33]. Його настанова говорить про те, що за показниками подій менше 1%коефіцієнт шансів PETO повинен бути використаний [31]. За обставин, коли рівень подій перевищує 1%, а метааналіз включає багато досліджень з незбалансованими групами лікування, коефіцієнт шансів MH слід використовувати [31, 34]. Однак деякі з цих методів, зокрема, MH без корекції безперервності, логістична регресія та точні методи, недоступні в Revman. По-друге, мета-аналітики часто повинні повертатися від зважування зворотного дисперсії до моделі DL випадкових ефектів, щоб зменшити зміщення в оцінці, коли присутня неоднорідність.

Зовсім недавно були запропоновані нові методи, включаючи максимальну ймовірність, ймовірність профілю та обмежену максимальну ймовірність або непараметричні методи «перестановки», були запропоновані для покращення оцінки дисперсії (τ) [31, 35, 36]. Непараметрична завантаження оцінювача DL була показана кращою виконавцем у невеликих метааналізах, які були помилково вважалися однорідними за стандартною моделлю DL [31]. Незважаючи на те, що ця непараметрична завантаження моделі DL зараз розширена як для моделей MH, так і для PETO, мало що відомо про результати цих методів у метааналізах, що включають рідкісні події, коли неоднорідність є проблемою.

Обмеження

У цьому дослідженні використовуються дані Міністерства оборонної системи трикаре, яка в першу чергу обслуговує військових, ветеранів та їхніх сімей. Ми визнаємо, що це населення може мати унікальні характеристики, які можуть вплинути на узагальнення результатів для більш широкого населення США [37]. Бенефіціари Tricare можуть мати різні схеми доступу до охорони здоров'я, профілі коморбідності та переваги лікування порівняно з цивільними особами [38]. Наприклад, персонал з активним службою може мати кращий загальний стан здоров'я через вимоги до фізичної підготовки, тоді як ветерани можуть мати більш високі показники певних умов, пов'язаних з військовою службою [39]. Крім того, структурована система охорони здоров’я Tricare та поліси покриття можуть впливати [39].

Це дослідження також має кілька обмежень, пов'язаних із використанням адміністративних наборів даних та ретроспективним аналізом. Хоча ретроспективні дослідження є важливим інструментом для вивчення рідкісних захворювань, проявів та результатів, їх дизайн підлягає обмеженням [40]. Оскільки аналіз був проведений на огляді даних про претензії, які спочатку не були розроблені для досліджень, деяка інформація неодмінно не вистачає. Вибір, відкликання та втрата подальших упереджень можуть вплинути на те, наскільки репрезентативними є дані для рідкісної події, що цікавить.

Використання адміністративної бази даних має багато сильних сторін, оскільки вона включає великий розмір вибірки/базової вибірки, що забезпечує встановлений знаменник [41]. Дані включають демографічні показники пацієнтів, клінічні характеристики, детальне використання охорони здоров'я та інформацію про витрати, що дозволяє ідентифікувати та порівняння методів лікування та результатів у населеннях, що входять до даних [41]. Однак деякі обмеження вимагають згадки. По-перше, як і у більшості джерел даних на основі претензій, між надходженням послуг існує часовий відставання та коли файли стають доступними для досліджень (середнім, 2–3 роки) [41]. Таким чином, дані можуть не бути узагальненими для всього населення, оскільки деяка інформація може бути пропущена при обробці чи відшкодуванні. Крім того, не всі дані про здоров'я зафіксовані у претензіях. Незважаючи на те, що діагнози включені, така інформація, як поведінка, пов'язана з здоров’ям, антропоморфні дані та використання без рецептів, які можуть бути знайдені в медичних записах, не є фіксованими у претензіях. Крім того, претензії, за які послуги були рекомендовані, але ще не отримані, не будуть зафіксовані в наборі даних. Крім того, дані про адміністративні претензії не мають інформації про процес прийняття рішень (наприклад, прийняли рішення, як і чому прийняті рішення, співвідношення між запланованим та отриманим лікування [41].

Ми визнаємо потенціал для надмірного пристосування в нашій моделі, враховуючи обмежену кількість випадків рідкісної події (14 пацієнтів з ІВІГ). Щоб вирішити цю проблему, ми включили довіру до регресії (див. Таблицю 2). Крім того, ми визнаємо, що невеликий розмір вибірки може обмежити узагальненість наших результатів. У майбутніх аналізах можна планувати вивчити методи регуляризації, такі як регресія хребта або Лассо, щоб пом'якшити перевитрат та покращити продуктивність моделі. Ці методи можуть допомогти зменшити складність моделі та потенційно підвищити надійність наших прогнозів, особливо при роботі з високовимірними даними або обмеженими розмірами вибірки.

“Я просто не бачу вираженого уповільнення”, – говорить генеральний директор CACI та президент Джон Менгуччі.

Два федеральних постачальників ІТ -рішень – Caci International та General Dynamics IT – знизили рівень стійкості у своїх квартальних звітах про прибутки на цьому тижні, незважаючи на скорочення Департаменту ефективності уряду (DOGE) на чолі з мільярдером Елоном Маск.

CACI International – No. 19 Про постачальник рішень CRN 2024 року та в основному постачальник урядових клієнтів США, які підтримують національну безпеку – не спостерігається зменшення попиту з боку уряду.

Постачальник рішень, що базується на Рестоні, повідомив про прибуток третього фінансового кварталу в середу. Керівники компанії спостерігали зростання доходів на 12 відсотків за рік до 2,2 мільярда доларів. Він побачив, що дохід від операцій зростає на 8 відсотків до 196 мільйонів доларів. Чистий дохід впав на 3 відсотки за рік до 111,9 млн. Дол.

Постачальник рішень навіть підняв низький кінець своїх доходів, тепер прогнозував 8,55 млрд. До 8,65 млрд. Дол.

“Я просто не бачу вираженого уповільнення”, – сказав генеральний директор та президент Джон Менгуччі, згідно з стенограмою дзвінка. “Ми продовжуємо бачити хороші сигнали попиту від клієнтів у наших ключових сферах фокусування. Світ – це небезпечне місце, а попит зумовлений геополітичними реаліями, а також новою адміністрацією.

[RELATED: CACI Buys AWS Partner Applied Insight In Cloud Push]

Caci, gd квартальний прибуток

Якщо прогноз, це означатиме від 14,5 відсотка до 16 відсотків за рік за рік, з шістьма пунктами від придбання. Попереднє керівництво становило щонайменше 8,45 мільярда доларів.

CACI все ще прагне купувати компанії – з зусиллями, які все ще тривають, щоб інтегрувати технологію Azure Summit та застосувати розуміння. Обидва придбання закрилися в жовтні.

Менгуччі поставив вплив на Дога на CACI приблизно на 1 мільйон доларів, “свідчення стратегії, яку ми маємо” у зосередженні на продажах технологій та цифрових додатків протягом консультацій та годин, сказав він.

“Це не означає, що ми будемо імунітет догі. Але я значною мірою думаю, що ми позиціонуємо цю справу задовго до того, як ці концепції вийдуть, саме тому ми так сильно їх підтримуємо”, – сказав він.

Генеральна динаміка постачальника ІТ -рішень уряду втратила близько 93 мільйонів доларів щорічних контрактів, за даними Fortune, що становить менше 1 відсотка загального доходу GDIT. Gdit – no. 14 Провайдер рішень CRN 2024 – 500 – також виграв щонайменше 33,1 мільйона доларів нових контрактів з 20 січня.

На заробіток зателефонуйте в середу для GDIT General Dynamics – представляючи перший фіскальний квартал компанії, що закінчився 31 березня – компанія повідомила, що дохід GDIT зросла на 9 відсотків за рік. Джейсон Ейкен, виконавчий віце -президент відділу технологій General Dynamics, до якого входить GDIT, відмовився від заклику забезпечити щорічну кількість впливу до Doge на бізнес.

“Ми проводили активну розмову та активно працюємо з замовником, щоб визначити можливості заощадження для збільшення вартості тощо від послуг та рішень, які ми надаємо”, – сказав Ейкен під час виклику, згідно з стенограмою.

“Важливо, як нагадування про те, що ми самі не влаштовуємось у консультаційному бізнесі”, – продовжив він. “Ми пропонуємо рішення, орієнтовані на місію. Ми пропонуємо рішення найскладніших технологічних проблем замовника. Але факт полягає в тому, що ми в розмові і як частина цієї розмови, ми збираємось співпрацювати з нашим клієнтом і ми знайдемо заощадження, які вони шукають”.

Генеральний директор General Dynamics Фібе Новакович заявив, що на бік ІТ -послуг ринку вважається “значна кількість невизначеності … оскільки адміністрація встановлює власні пріоритети витрат”, згідно з стенограмою.

Джефф Маклахлан, виконавчий віце-президент CACI, фінансовий директор та скарбник, заявив, що прийняття рішень уряду США може бути повільнішим у нинішньому середовищі. Постачальник рішень побачив додатковий день-два на затвердженні рахунків-фактур та щоденному бізнесі, “але це було лише м'яко руйнівно і відносно короткостроково”,-сказав він, згідно з стенограмою.

“З нашого погляду це було дуже керовано”, – сказав він.

CACI подасть ще 10 мільярдів доларів торгів протягом наступних двох кварталів, з більш ніж 75 відсотками цього до нового бізнесу. Його трубопровід включає в оцінку 17 мільярдів доларів, що оцінюється, приблизно 80 відсотків цього нового бізнесу до CACI, сказав Маклафлан.

Менгуччі заявив, що продовжує бачити запити щодо пропозицій (RFP) у частинах уряду, орієнтованих на скорочення.

“Хоча Дож не виконується своєю роботою, ми залишаємось впевненими, що наша стратегія, диференційовані можливості програмного забезпечення та вищого виконання програми надзвичайно добре узгоджені до нової адміністрації та цілей Дога-через силу, захищені кордони, підвищення ефективності та модернізації технологій”,-сказав він.

CACI не була самотня, збільшуючи свій фінансовий прогноз. Колеги Рестон, штат Вашингтон, урядовий постачальник ІТ-рішення Science International Corp. (SAIC) підняв свої вказівки в березні, збільшився від доходу щонайменше 7,55 мільярдів доларів у фінансовому 2026 році до 7,6 мільярдів доларів. Він підтримував керівництво вищого класу в 7,75 мільярда доларів.

Незважаючи на успіх CACI, перший календарний квартал 2025 нагород з великими контрактними послугами знизився на 34 відсотки за рік, заявив Вільям Блер у своєму звіті в середу.

“Хоча основні підрядники, як правило, розширили програми, які були готові до оновлення, існувало дефіцит нових вимог”, згідно з повідомленням інвестиційної фірми. “Чиновники закупівель вказують на те, що в паузі було розміщено багато великих нових програм, щоб переконатися, що вони відповідають вимогам нової адміністрації. 8,2 мільярда доларів загальної кількості великих нагород була найнижчою сумою, оскільки ми почали відстежувати дані в першому кварталі 2019 року.”

Вільям Блер поки що не бачив “помітного впливу на фінанси” від “Міністерства оборони” (DOD) ІТ -підрядників. Але фірма прогнозує, що “урядові підрядники, швидше за все, зіткнуться з” деякими порушеннями фінансування від Дога та “адміністрації Трампа.

Фірма назвала урядові ІТ -послуги стійкими до тарифів та потенційного рецесії, “враховуючи, як майже весь дохід та вся ланцюг поставок з США”.

“Теоретично, федеральний уряд США, який збирає гроші за допомогою тарифів, позитивний для витрат на оборону, оскільки зменшує дефіцит, тим самим зменшуючи потребу в скороченні матеріалів до бюджету оборони”, згідно з повідомленням.

Оскільки ринок закривається в середу, акції CACI становлять приблизно 450 доларів за частку, що становить приблизно 5 відсотків. General Dynamics торгувалася приблизно в 272 доларів за частку в п'ятницю після закриття ринку, що становить приблизно 2 відсотки з закінчення середи.

VEEAM оголосив про стійкість даних, кібербезпеку та інтеграції AI та ініціативи на конференції Veeamon 2025 в Сан-Дієго, 21-23 квітня. Компанія, яка зараз є найбільшим постачальником захисту даних за часткою ринку, зростає можливості своїх підприємств, AI та SAAS, щоб краще конкурувати з згуртованістю/Veritas, Commvault та Rubrik на ринку захисту даних підприємства та кібер -стійкості.

Генеральний директор Ананд Есваран заявив: “Стійкість даних має вирішальне значення для виживання-і більшість компаній працюють у темряві. Новий Veeam DRMM (модель зрілості даних про стійкість даних)-це більше, ніж просто модель; це виклик, який прокидається, що оснащує керівників інструментами та розуміннями, необхідними для перетворення бажаного мислення, на себе, як вони захищають, і бренд, і бренд, і бренд, і бренд”.

Основними оголошеннями були:

• Розширення та інтеграції CrowdStrike Falcon: Veeam співпрацював з CrowdStrike, щоб представити два нових розширення та інтеграції, поєднуючи резервну думку Veeam з інтелектом загрози Crowdstrike Falcon. Ця співпраця має на меті забезпечити централізовану видимість критичних даних та розширеного виявлення загроз, підвищення кібербезпеки для клієнтів.
• Звіт про тенденції Ransomware: VEEAM випустив звіт “від ризику до стійкості: VEEAM 2025 р. Тенденції та проактивні стратегії”, підкреслюючи, що 70 відсотків організацій залишаються вразливими до кібератаків, незважаючи на вдосконалені захисні сили. У звіті зазначалося, що лише 10 відсотків нападних організацій відновили понад 90 відсотків своїх даних, підкреслюючи необхідність надійних стратегій стійкості даних.
• Модель зрілості зрілості даних (DRMM): У співпраці з McKinsey, Veeam запустив перший DRMM в галузі, вирішивши розрив, де 30 відсотків CIO переоцінюють стійкість даних своєї організації, тоді як менше 10 відсотків готуються належним чином. Veeam каже, що ця рамка допомагає організаціям узгоджувати людей, процеси та технології, щоб мінімізувати ризик та підвищити стійкість.
• Інтеграція AI з MCP Anthropic: VEEAM оприлюднила нові можливості, що дозволяє системам AI надійно отримувати доступ та використовувати дані, що зберігаються у репозиторіях VEEAM, що працюють на протоколі контексту моделі Anthropic (MCP). Ця інтеграція позиціонує Veeam як міст між його захищеними даними та інструментами AI підприємств, спрямований на розблокування потенційного значення RAG резервних даних для додатків на основі AI.
• Cloud Data Cloud для ID Microsoft Entra: Veeam представив новий SaaS, який пропонує спрощення захисту користувачів, груп, груп, груп та реєстрації програм Microsoft Entra. Цей сервіс, готовий до підприємства, пропонує можливості резервного копіювання та відновлення з необмеженим сховищем та єдиним інтерфейсом для спрощеного управління. Veeam каже, що Entra ID щодня стикається з понад 600 мільйонів нападів.
• Вступний звіт ESG: Збігаючись з Днем Землі, Veeam оприлюднив свій перший звіт про навколишнє середовище, соціальне та управління (ESG), детально описуючи зусилля, такі як запобігання 3402 фунтів електронних відходів та внесення 2793 волонтерських годин.
• VEEAM CDP для Windows та Linux: Veeam оголосив безперервний захист даних (CDP) для Windows та Linux, що дозволяє захистити дані кожні кілька секунд. Ця функція підвищує портативність даних і, як очікується, суттєво вплине на галузь, з конкурентоспроможною позицією проти пропозиції Zerto HPE.
• Підключіться на Veeam V13: Veeam надав попередній перегляд V13 свого програмного забезпечення, яке має повністю сервер резервного копіювання на основі Linux та веб-інтерфейс.
• Партнерські нагороди та інтеграції: VEEAM визнав своїх переможців нагород на нагородах 2024 Veeam Partner (VIP) та оголосив більш глибокі інтеграції з такими партнерами, як Computing Computing, за підтримки платформи масштабних обчислень, що очікується в Q4 2025. Живі демонстрації були представлені на заході.

Що стосується антропічної ініціативи MCP, Veeam CTO Niraj Tolia сказав: “Ми більше не створюємо резервні копії даних-ми відкриваємо їх для інтелекту. Підтримуючи протокол контексту моделі, клієнти тепер можуть безпечно підключити захищені від VEEA-інструменти на їх вибір.

Veeam та Scality представили свою Scality Artesca + Veeam Unified Software Appliance на конференції.

Дізнайтеся більше про Veeam DRMM тут.

Хмара даних VEEAM для ID Microsoft Entra доступна зараз. Підтримка MCP буде включена у майбутні випуски Cloud Data Cloud.

Kiteworks робить головний крок вперед у переосмисленні безпечного обміну та зберігання даних з двома ключовими розробками: запуску його приватної мережі даних (PDN) та нова інтеграція з Wasabi Technologies. Разом ці інновації стосуються зростаючих потреб з боку організацій у регульованих секторах для централізованих, економічних та безпечних управління даними. Коли партнерство Kiteworks-Wasabi забезпечує вимірювані зменшення витрат на зберігання, PDN розширює цю цінність, об'єднуючи та забезпечуючи всі чутливі взаємодії даних між людьми, системами та машинами. Результатом є єдине, кероване середовище, яке спрощує відповідність, зменшує ризик та надає організаціям повну видимість у тому, як їх дані рухаються та до них доступні.

Централізований захист даних за допомогою приватної мережі даних

Компанія Kiteworks PDN приносить усі вхідні та вихідні біржі даних – емат, передачі файлів, веб -форми тощо – за централізованою рамкою безпеки та відповідності. Він ґрунтується на Legacy Private Content Network (PCN), перетворюючись на більш надійну архітектурну цільову, побудовану для сьогоднішнього нульового доступу, багатогранного дотримання світу. З 70% підприємств, які потребують дотримання принаймні шести рамок безпеки, і понад 60%, які переживають порушення через третій сторони, фрагментовані дані, що представляють серйозні уразливість. PDN звертається до цього шляхом консолідації управління даними в єдину систему, яка застосовує політику, контролює рух та дозволяє реагувати на весь життєвий цикл даних.

Детальніший погляд на можливості PDN

По суті, PDN керується розширеним двигуном політики, який підтримує провідні рамки, такі як NIST CSF, GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS та CMMC. Цей двигун дозволяє організаціям виконувати контроль доступу на основі рольового та атрибутів, пристосованих до їх регуляторних потреб. Платформа забезпечує комунікації електронної пошти, керує внутрішнім та зовнішнім обміном файлами та підтримує сумісні подання веб-форми- все, генеруючи незмінні журнали аудиту та автоматизовані звіти. Додаткові функції включають управління метаданими, подвійне шифрування для даних у спокої, моніторинг загрози в режимі реального часу та автоматизований реагування на інцидент. Експансіональні набори, такі як інтеграційний набір, суверенний доступ до доступу та MFT Suite розширюють ці можливості-відповідні корпоративні системи, що підтримує доступ, що не містить VPN, до внутрішнього вмісту та сприятливі високошвидкісні керовані трансфани на масштабі.

Об'єднання все це разом з Васабі

PDN стає ще потужнішим, коли в поєднанні з гарячим хмарним сховищем Васабі. Інтегруючи недорогі, високоефективне зберігання Васабі з захищеними інструментами передачі та управління файлами Kiteworks, організації отримують рішення, яке не тільки об'єднує рух даних, але робить це доступно та в масштабах. Це спільна пропозиція допомагає зменшити загальну вартість власності за рахунок скорочення витрат на зберігання хмар-на 80% менше, ніж традиційні провайдери-поки що в рамках надійної безпеки та захисту від відповідальності. Статус готового FedRamp Васабі узгоджується з давніми сертифікатами Kiteworks, що дозволяє уряду, охороні здоров'я та фінансовим установам виконувати найсуворіші мандати на дотримання.

Виграш для регульованих галузей та МСП

Комбіноване рішення є особливо цінним для організацій в галузі охорони здоров'я, фінансів, уряду та юридичних послуг – секторів, де конфіденційні дані є нормою та дотриманням регуляторних норм. Він також пропонує стратегічну можливість для керованих постачальників послуг (MSP), які тепер можуть запропонувати диференційовані послуги, що виходять за рамки базового зберігання та влаштовують у управління додаванням вартості та управління ризиками, спрощуючи на борту, автоматизуючи безпечні робочі процеси, а також консолідувати нагляд, Kiteworks-Wasabi Integration надає командам для управління повним життєвим циклом даних з впевненістю. Від співпраці до відповідності та від економічної ефективності до контролю, це партнерство позиціонує організації для вирішення сучасних проблем даних з чіткістю та впевненістю.

Інструмент аналізу та планування стійкості надає всім доступ до потужних даних та картографування ГІС, що може допомогти всім зрозуміти свою спільноту.

Доступ

Доступ до ресурсних центрів

Підтримуючі документи

Підтримка документів для інструменту аналізу та планування стійкості можна знайти нижче.