¿Qué es Text Analytics for health?
Importante
Text Analytics para el sector sanitario es una funcionalidad que se proporciona "tal cual" y "con todos los errores". Text Analytics para el estado no está previsto ni está disponible para su uso como dispositivo médico, soporte clínico, herramienta de diagnóstico u otra tecnología que se pretenda usar en el diagnóstico, la cura, la mitigación, el tratamiento o la prevención de la enfermedad u otras condiciones, y Microsoft no concede ninguna licencia o derecho para usar esta funcionalidad con este fin. Esta funcionalidad no está diseñada o prevista para implementarse como un sustituto del asesoramiento médico profesional o la opinión de la atención sanitaria, el diagnóstico, el tratamiento o la opinión clínica de un profesional sanitario y no debe usarse como tal. El cliente es el único responsable de cualquier uso de Text Analytics para el estado. El cliente debe obtener una licencia por separado de todos y cada uno de los vocabularios fuente que va a usar en virtud de los términos establecidos en el Apéndice al contrato de licencia del metatesauro de UMLS o cualquier vínculo equivalente futuro. El cliente es responsable de garantizar el cumplimiento de esos términos de licencia, incluidas las restricciones geográficas u otras restricciones aplicables.
Text Analytics para la salud ahora permite la extracción de Determinantes sociales de la salud (SDOH) y menciones étnicas en el texto. Esta capacidad puede no cubrir todas las SDOH potenciales y no deriva inferencias basadas en SDOH u origen étnico (por ejemplo, la información de uso de sustancias se expone, pero el abuso de sustancias no se deduce). Todas las decisiones que aprovechan las salidas de Text Analytics para la salud que afectan a las personas o a la asignación de recursos (incluidas, entre otras, las relacionadas con la facturación, los recursos humanos o la gestión del tratamiento) se deben tomar con supervisión humana y no basarse únicamente en los hallazgos del modelo. El propósito de la capacidad de extracción de SDOH y origen étnico es ayudar a los proveedores a mejorar los resultados de la salud y no debe usarse para discriminar o atraer inferencias negativas sobre los usuarios o consumidores de datos de SDOH, o poblaciones de pacientes más allá del propósito indicado de ayudar a los proveedores a mejorar los resultados de la salud.
Análisis de texto para la salud es una de las características precompiladas que ofrece Lenguaje de Azure AI. Se trata de un servicio de API basado en la nube que aplica inteligencia de aprendizaje automático para extraer y etiquetar información médica pertinente de una variedad de textos no estructurados, como notas del médico, resúmenes de altas, documentos clínicos e historias clínicas electrónicas.
Esta documentación contiene los siguientes tipos de artículos:
- En el artículo de inicio rápido se proporciona un breve tutorial que le guía por el proceso de realización de su primera solicitud al servicio.
- Las guías paso a paso contienen instrucciones detalladas sobre cómo realizar llamadas al servicio mediante la API hospedada o mediante el contenedor de Docker local.
- Los artículos conceptuales proporcionan información detallada sobre cada una de las características del servicio, el reconocimiento de entidades con nombre, la extracción de relaciones, la vinculación de entidad y la detección de aserciones.
Características de Text Analytics for health
Text Analytics for health realiza cuatro funciones clave que se denominan reconocimiento de entidades, extracción de relaciones, vinculación de entidad y detección de aserciones, todo ello con una sola llamada API.
- Reconocimiento de entidades con nombre
- Extracción de relaciones
- Entity Linking
- Detección de aserciones
El reconocimiento de entidades con nombre se usa para realizar una extracción semántica de palabras y frases mencionadas a partir de texto no estructurado que están asociadas a cualquiera de los tipos de entidad admitidos, como diagnóstico, nombre del medicamento, síntoma o signo o edad.
Text Analytics for Health puede recibir texto no estructurado en inglés, alemán, francés, italiano, español, portugués y hebreo.
Además, Text Analytics for health puede devolver la salida procesada mediante la estructura Recursos Rápidos de Interoperabilidad en Salud (FHIR) que permite la integración del servicio con otros sistemas electrónicos de salud.
Escenarios de uso
Text Analytics for health se puede usar en varios escenarios en diferentes ámbitos empresariales. Algunas motivaciones comunes de los clientes para usar Text Analytics for health incluyen:
- Ayudar y automatizar el procesamiento de documentos médicos mediante una codificación médica adecuada para garantizar una atención y facturación precisas.
- Aumentar la eficacia del análisis de los datos sanitarios para ayudar a impulsar el éxito de los modelos de atención basada en valor similares a Medicare.
- Minimizar el esfuerzo del proveedor de atención sanitaria mediante la automatización de la agregación de datos clave de los pacientes para la supervisión de tendencias y patrones.
- Facilitar y apoyar la adopción de normas HL7 para mejorar el intercambio, la integración, el uso compartido, la recuperación y la entrega de información sanitaria electrónica en todos los servicios sanitarios.
Casos de uso de ejemplo:
| Caso de uso | Descripción |
|---|---|
| Extracción de información y estadísticas | Identifique entidades médicas como síntomas, medicamentos, diagnósticos a partir de documentos clínicos y de investigación para extraer información y estadísticas para diferentes cohortes de pacientes. |
| Desarrollo de modelos predictivos mediante datos históricos | Impulse soluciones para la planificación, la ayuda para la toma de decisiones, el análisis de riesgos y mucho más, en función de los modelos de predicción creados a partir de datos históricos. |
| Anotación y mantenimiento de información médica | Soluciones de soporte para anotación y mantenimiento de datos clínicos, como la automatización de la codificación clínica y la digitalización de los datos creados manualmente. |
| Revisión de la información médica e informes sobre esta | Soluciones de soporte para notificar y marcar posibles errores en la información médica resultante de procesos de revisión, como el control de calidad. |
| Asistencia con ayuda para la toma de decisiones | Habilite soluciones que proporcionen a las personas información de asistencia relacionada con la información médica de los pacientes para tomar decisiones más rápidas y confiables. |
Introducción a Text Analytics for health
Para usar Text Analytics, debe enviar texto no estructurado sin formato para su análisis y controlar la salida de la API en la aplicación. El análisis se realiza tal cual, sin personalización adicional al modelo usado en los datos. Hay tres maneras de usar Text Analytics para el estado:
| Opción de desarrollo | Descripción |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio es una plataforma basada en la web que le permitirá probar la vinculación de entidades con ejemplos de texto sin tener cuentas de Azure y usando sus propios datos al registrarse. Para obtener más información, consulte el sitio web de Language Studio o la guía de inicio rápido de Language Studio. |
| API de REST o biblioteca de cliente (SDK de Azure) | Integre Text Analytics for health en sus aplicaciones mediante la API de REST o la biblioteca cliente disponible en una variedad de idiomas. Para obtener más información, consulte la guía de inicio rápido de Text Analytics para el estado. |
| Contenedor de Docker | Use el contenedor de Docker disponible para implementar esta característica en el entorno local. Estos contenedores de Docker permiten acercar el servicio a los datos para mejorar el cumplimiento, la seguridad o por otras razones operativas. |
Requisitos de entrada y límites de servicio
Text Analytics for health está diseñado para recibir texto no estructurado para el análisis. Para obtener más información, consulte los límites de datos y servicio.
Text Analytics for health funciona con diferentes idiomas de entrada. Para obtener más información, consulte Compatibilidad de idioma.
Documentación de referencia y ejemplos de código
Al usar esta característica en las aplicaciones, consulte la siguiente documentación de referencia y ejemplos de Lenguaje de Azure AI:
| Idioma u opción de desarrollo | Documentación de referencia | Ejemplos |
|---|---|---|
| API DE REST | Documentación de la API REST | |
| C# | Documentación de C# | Ejemplos de C# |
| Java | Documentación de Java | Ejemplos de Java |
| JavaScript | Documentación de JavaScript | Ejemplos de JavaScript |
| Python | Documentación de Python | Ejemplos de Python |
Uso responsable de la inteligencia artificial
Un sistema de IA incluye la tecnología, las personas que lo usarán, las que se verán afectadas por él y el entorno en el que se implementa. Lea la nota de transparencia de Text Analytics for health para información sobre el uso y la implementación responsables de la inteligencia artificial en los sistemas. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información: