مشاركة عبر

خدمة MedTech وخدمة التعلم الآلي من Microsoft Azure

  • مقالة

ملاحظة

موارد التشغيل التفاعلي للرعاية الصحية السريعة (FHIR®) هي مواصفات رعاية صحية مفتوحة.

في هذه المقالة، تعرف على استخدام خدمة MedTech وخدمة التعلم الآلي من Microsoft Azure.

البنية المرجعية لخدمة MedTech وخدمة التعلم الآلي من Microsoft Azure

تمكن خدمة MedTech أجهزة IoT من التكامل بسلاسة مع خدمات FHIR. تم تصميم هذه البنية المرجعية لتسريع اعتماد مشاريع إنترنت الأشياء (IoT). يستخدم هذا الحل Azure Databricks لحساب التعلم الآلي (ML). ومع ذلك، يمكن أن تتلاءم خدمات التعلم الآلي من Azure مع Kubernetes أو حل التعلم الآلي الشريك مع بيئة تسجيل التعلم الآلي.

تظهر ألوان الخطوط الأربعة الأجزاء المختلفة من رحلة البيانات.

  • الأزرق = بيانات IoT إلى خدمة FHIR.
  • أخضر = مسار بيانات لتسجيل بيانات IoT
  • Red = مسار ساخن للبيانات لإعلام الأطباء بمخاطر المرضى. الهدف من المسار الساخن هو أن يكون أقرب وقت ممكن إلى الوقت الحقيقي.
  • برتقالي = مسار دافئ للبيانات. لا تزال تدعم الأطباء في رعاية المرضى. عادة ما يتم تشغيل طلبات البيانات يدويا أو في جدول تحديث.

لقطة شاشة لخدمة MedTech والهندسة المرجعية لخدمة التعلم الآلي.

استيعاب البيانات: الخطوات من 1 إلى 5

  1. البيانات من جهاز IoT أو عبر بوابة الجهاز المرسلة إلى Azure IoT Hub/Azure IoT Edge.
  2. البيانات من Azure IoT Edge المرسلة إلى Azure IoT Hub.
  3. نسخة من بيانات جهاز IoT الأولية المرسلة إلى بيئة تخزين آمنة لإدارة الجهاز.
  4. تنتقل حمولة IoT من Azure IoT Hub إلى خدمة MedTech. تمثل أيقونة خدمة MedTech خدمات Azure متعددة.
  5. ثلاثة أجزاء إلى رقم خمسة:
    1. تطلب خدمة MedTech مورد المريض من خدمة FHIR.
    2. ترسل خدمة FHIR مورد المريض مرة أخرى إلى خدمة MedTech.
    3. IoT Patient Observation هو سجل في خدمة FHIR.

التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي مسار البيانات: الخطوات من 6 إلى 11

  1. تدفق البيانات غير المجمعة التي تمت تسويتها المرسلة إلى وظيفة Azure (إدخال التعلم الآلي).
  2. تطلب وظيفة Azure (إدخال التعلم الآلي) من مورد المريض الدمج مع حمولة IoT.
  3. يتم إرسال حمولة IoT إلى مركز أحداث لتوزيعها على حساب التعلم الآلي والتخزين.
  4. يتم إرسال حمولة IoT إلى Azure Data Lake Storage Gen 2 لمراقبة تسجيل النقاط على مدى نوافذ أطول.
  5. يتم إرسال حمولة IoT إلى Azure Databricks للنوافذ وملاءمة البيانات وتسجيل البيانات.
  6. تطلب Azure Databricks المزيد من بيانات المرضى من مستودع البيانات حسب الحاجة.
    1. يرسل Azure Databricks أيضا نسخة من البيانات المسجلة إلى مستودع البيانات.

تنسيق الإعلام والرعاية: الخطوات من 12 إلى 18

مسار سريع

  1. يرسل Azure Databricks حمولة إلى وظيفة Azure (إخراج التعلم الآلي).
  2. تم إرسال مورد RiskAssessment و/أو Flag إلى خدمة FHIR.
    1. لكل نافذة مراقبة، يتم إرسال مورد RiskAssessment إلى خدمة FHIR.
    2. بالنسبة لنوافذ المراقبة حيث يكون تقييم المخاطر خارج النطاق المقبول، يجب أيضا إرسال مورد Flag إلى خدمة FHIR.
  3. البيانات المسجلة المرسلة إلى مستودع البيانات للتوجيه إلى فريق الرعاية المناسب. Azure SQL Server هو مستودع البيانات المستخدم في هذا التصميم بسبب تفاعله الأصلي مع Power BI.
  4. يتم تحديث لوحة معلومات Power BI مع إخراج تقييم المخاطر في أقل من 15 دقيقة.

المسار الدافئ

  1. يقوم Power BI بتحديث لوحة المعلومات في جدول تحديث البيانات. عادة، أطول من 15 دقيقة بين التحديثات.
  2. ملء تطبيق فريق الرعاية بالبيانات الحالية.
  3. تنسيق الرعاية من خلال تطبيق Microsoft Teams for Healthcare Patient App.

الخطوات التالية

في هذه المقالة، تعرفت على خدمة MedTech وتكامل خدمة التعلم الآلي.

للحصول على نظرة عامة على خدمة MedTech، راجع

ما هي خدمة MedTech؟

للتعرف على تحويل بيانات رسالة جهاز خدمة MedTech، راجع

فهم مراحل معالجة بيانات جهاز خدمة MedTech

للتعرف على أساليب نشر خدمة MedTech، راجع

اختر أسلوب توزيع لخدمة MedTech

FHIR® هي علامة تجارية مسجلة ل Health Level Seven International، مسجلة في مكتب العلامات التجارية في الولايات المتحدة وتستخدم بإذن منهم.