Poznámka
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Důležité
Analýza textu pro zdravotnictví je funkce poskytovaná "TAK JAKO JE" a "SE VŠEMI CHYBAMI". Analýza textu pro zdraví není určena nebo zpřístupněna k použití jako zdravotnické zařízení, klinické podpory, diagnostického nástroje nebo jiné technologie určené k použití v diagnostice, léčbě, zmírnění rizik, léčbě nebo prevenci onemocnění nebo jiných podmínek a Společnost Microsoft nemá licenci ani právo používat tuto funkci pro takové účely. Tato schopnost není navržena nebo určena k implementaci nebo nasazení jako náhrady za odbornou lékařskou radu nebo zdravotní názor, diagnostiku, léčbu nebo klinický úsudek zdravotnického pracovníka, a proto by se neměla používat. Zákazník nese plnou odpovědnost za jakékoli použití Textové analytiky pro zdraví. Zákazník musí samostatně licencovat jakýkoliv zdrojovou slovní zásobu, kterou hodlá použít podle podmínek stanovených pro tuto přílohu licenční smlouvy UMLS Metathesaurus, nebo jakýkoliv budoucí ekvivalentní odkaz. Zákazník zodpovídá za zajištění souladu s těmito licenčními podmínkami, včetně jakýchkoli geografických nebo jiných platných omezení.
Analýza textu pro zdraví nyní umožňuje extrakci sociálních determinantů zdraví (SDOH) a etnických zmínek v textu. Tato schopnost nemusí pokrýt všechny potenciální SDOH a neodvozuje odvozování na základě SDOH nebo etnického původu (například informace o použití látky se zobrazí, ale zneužití látky není odvozeno). Všechna rozhodnutí, která využívají výstupy Analýza textu pro zdraví, které mají vliv na jednotlivce nebo přidělování zdrojů (včetně mimo jiné těch, které se týkají fakturace, lidských zdrojů nebo péče o léčbu), by se měly provádět s lidským dohledem a neměly by být založeny výhradně na zjištěních modelu. Účelem schopnosti extrakce dat SDOH a etnické identity je pomoci poskytovatelům zlepšit zdravotní výsledky a neměla by být použita k stigmatizaci nebo vytváření negativních závěrů o uživatelích nebo spotřebitelích údajů SDOH, ani o populacích pacientů nad rámec uvedeného účelu pomoci poskytovatelům při zlepšování zdravotních výsledků.
Analýza textu pro zdraví je jednou z předem připravených funkcí, které nabízí Azure AI Language. Jedná se o cloudovou službu API, která používá inteligenci strojového učení k extrakci a označování relevantních lékařských informací z celé řady nestrukturovaných textů, jako jsou poznámky lékaře, souhrny výpisů, klinické dokumenty a elektronické zdravotní záznamy.
Návod
Vyzkoušejte si Analýzu textu pro zdravotnictví na portálu Azure AI Foundry, kde můžete využít aktuálně existující prostředek Language Studio nebo vytvořit nový prostředek Azure AI Foundry, abyste mohli tuto službu používat.
Tato dokumentace obsahuje následující typy článků:
- Článek rychlý start obsahuje krátký kurz, který vás provede prvním požadavkem na službu.
- Návody obsahují podrobné pokyny k volání služby pomocí hostovaného rozhraní API nebo použití místního kontejneru Dockeru.
- Koncepční články poskytují podrobné informace o jednotlivých funkcích služby, rozpoznávání pojmenovaných entit, extrakci relací, propojení entit a detekci tvrzení.
Analýza textu pro zdravotní funkce
Analýza textu pro zdravotnictví provádí čtyři klíčové funkce, kterými jsou rozpoznávání entit, extrakce relací, propojení entit a detekce tvrzení, a to vše s jediným voláním API.
Rozpoznávání pojmenovaných entit slouží k provedení sémantické extrakce slov a frází z nestrukturovaného textu, které jsou spojené s některým z podporovaných typů entit, jako je diagnostika, název léky, příznaky/znaménko nebo věk.
Analýza textu pro zdraví může přijímat nestrukturovaný text v angličtině, němčině, francouzštině, italštině, španělštině, portugalštině a hebrejštině.
Kromě toho může Analýza textu pro zdravotnictví vrátit zpracovaný výstup pomocí struktury FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), která umožňuje integraci služby s jinými systémy elektronického zdravotnictví.
Scénáře použití
Textová analýza pro zdravotnictví lze využít v několika scénářích napříč různými odvětvími. Mezi běžné motivace zákazníků při používání analýzy textu pro zdraví patří:
- Pomáhá a automatizuje zpracování lékařských dokumentů správným lékařským kódem, aby se zajistila přesná péče a fakturace.
- Zvýšení efektivity analýzy zdravotnických dat, aby pomohlo podpořit úspěch modelů péče založených na hodnotách, jako je Medicare.
- Minimalizace úsilí poskytovatele zdravotní péče tím, že automatizuje agregaci klíčových dat pacientů pro monitorování trendů a vzorů.
- Usnadnění a podpora přijetí norem HL7 pro vylepšenou výměnu, integraci, sdílení, načítání a doručování elektronických zdravotních informací ve všech zdravotnických službách.
Příklady případů použití:
| Případ použití | Popis |
|---|---|
| Extrahování přehledů a statistik | Identifikujte lékařské entity, jako jsou příznaky, léky, diagnostika z klinických a výzkumných dokumentů, aby bylo možné extrahovat přehledy a statistiky pro různé kohorty pacientů. |
| Vývoj prediktivních modelů s využitím historických dat | Energetická řešení pro plánování, podporu rozhodování, analýzu rizik a další, založená na predikčních modelech vytvořených z historických dat. |
| Anotace a správa lékařské informace | Podpora řešení pro anotaci a kuratelu klinických dat, jako je automatizace klinického kódování a digitalizace ručně vytvořených dat. |
| Kontrola a hlášení lékařských informací | Podpora řešení pro hlášení a označování možných chyb v lékařských informacích vyplývajících z revizních procesů, jako je kontrola kvality. |
| Pomoc s podporou rozhodování | Povolte řešení, která poskytují lidem podpůrné informace týkající se lékařských údajů pacientů pro rychlejší a spolehlivější rozhodování. |
Seznámení s analýzou textu pro zdraví
Chcete-li použít Analýzu textu pro zdravotnictví, odešlete nezpracovaný nestrukturovaný text pro analýzu a zpracujete výstup API ve své aplikaci. Analýza se provádí tak, jak je, bez dalšího přizpůsobení modelu používaného na vašich datech. Existují dva způsoby, jak použít textovou analýzu pro zdraví:
| Možnost vývoje | Popis |
|---|---|
| Azure AI Foundry | Azure AI Foundry je webová platforma, která umožňuje při registraci používat propojování entit s vlastními daty a textovými příklady. Další informace najdete na webu Azure AI Foundry nebo dokumentaci k Azure AI Foundry. |
| REST API nebo klientská knihovna (Azure SDK) | Integrujte analýzu textu pro zdraví do vašich aplikací pomocí rozhraní API REST nebo klientské knihovny dostupné v různých jazycích. Pro více informací si přečtěte Rychlý přehled Analýzy textu pro zdravotnictví. |
| Docker kontejner | Pomocí dostupného kontejneru Dockeru nasaďte tuto funkci místně. Tyto kontejnery Dockeru umožňují přiblížit službu vašim datům z důvodu dodržování předpisů, zabezpečení nebo jiných provozních důvodů. |
Požadavky na vstup a limity služeb
Analýza textu pro zdraví je navržena k přijímání nestrukturovaného textu pro analýzu. Další informace najdete v tématu omezení dat a služeb.
Analýza textu pro zdraví funguje s různými vstupními jazyky. Další informace najdete v tématu podpora jazyků.
Referenční dokumentace a ukázky kódu
Při používání této funkce ve svých aplikacích si projděte následující referenční dokumentaci a ukázky jazyka Azure AI:
| Možnost vývoje / jazyk | Referenční dokumentace | Ukázky |
|---|---|---|
| REST API | Dokumentace k rozhraní REST API | |
| C# | Dokumentace k jazyku C# | Ukázky jazyka C# |
| Java | Dokumentace k Javě | Ukázky v Javě |
| JavaScript | Dokumentace k JavaScriptu | Ukázky JavaScriptu |
| Python | Dokumentace k Pythonu | Ukázky Pythonu |
Zodpovědné používání AI
Systém AI zahrnuje technologii, lidi, kteří ji budou používat, osoby, které ho budou ovlivněny, a prostředí, ve kterém je nasazené. Přečtěte si poznámku k transparentnosti pro Analýzu textu ve zdravotnictví, abyste se dozvěděli o zodpovědném používání a nasazení umělé inteligence ve vašich systémech. Další informace najdete také v následujících článcích: