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Architecture des solutions cliniques des solutions de données de santé dans Microsoft Fabric (version préliminaire)

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[Cet article fait partie de la documentation en version préliminaire et peut faire l’objet de modifications.]

Compte tenu de l’écosystème actuel des données et de l’analyse, les organismes de santé sont confrontés à des difficultés pour répondre à la demande d’accès en temps réel aux données basées sur le cloud tout en garantissant un partage sécurisé entre les équipes. Les solutions de données de santé Microsoft Fabric (version préliminaire) répondent à ces défis en proposant une approche standardisée pour gérer les données et garantir la cohérence, l’exactitude et la fiabilité. En unifiant, transformant et enrichissant les données conformément aux normes du secteur, les solutions de données de santé (version préliminaire) facilitent une collaboration transparente entre les équipes et renforcent les capacités d’analyse avancées. Cette fonctionnalité permet aux organisations d’obtenir des informations et de créer des applications de nouvelle génération pour répondre aux exigences de l’entreprise. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble des solutions de données de santé dans Microsoft Fabric (version préliminaire).

Voici un diagramme de l’architecture clinique qui vous aide à comprendre comment l’écosystème des solutions de données de santé (version préliminaire) s’intègre aux plateformes Microsoft Azure et Microsoft Fabric. Ce diagramme fournit un aperçu complet des composants comprenant les différentes capacités du flux de pipeline clinique actuel. Chaque composant est représenté avec son orchestration et son interaction avec la maison du lac désignée. Lors du déploiement des fonctionnalités, vous pouvez observer ces blocs-notes et ces lacs dans votre espace de travail Fabric, illustrant leur fonctionnalité collaborative.

Un diagramme affichant l’écosystème clinique des solutions de données de santé.

La solution contient une combinaison d’activités d’ingestion, de transformation et d’enrichissement ainsi que des modèles de données basés sur des normes.

  • Exportez les données FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) à partir d’une instance Azure Health Data Services ou transférez les données FHIR dans OneLake. Vous pouvez effectuer cette opération via diverses méthodes d’ingestion telles que Fabric Data Factory ou l’API de fichier OneLake.
  • Activités d’ingestion pour modéliser les données FHIR sous forme de tables d’ingestion delta bronze. Cette approche permet une expérience cohérente en aval tout en facilitant l’accessibilité aux données via les points de terminaison d’analyse SQL.
  • Transformez les données à l’aide des sources de données de santé, de l’Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP), de la fonctionnalité Préparation de Dynamics 365 Customer Insights - Data et des pipelines d’ingestion des données DICOM.
  • Utilisez Text Analytics for Health d’Azure AI Language pour extraire les entités de traitement du langage naturel et les relations des notes cliniques et pour stocker les résultats dans le modèle de données.

Vous pouvez créer des pipelines Fabric Data Factory pour orchestrer et planifier les activités tout en ajoutant des activités personnalisées. Une fois les données ingérées et transformées au cours des différentes étapes des Lakehouses de l’architecture médaillon, vous pouvez utiliser Spark SQL ou T-SQL pour les requêtes et l’analyse. Vous pouvez également créer Power BI des rapports à des fins de visualisation et utiliser les fonctionnalités de science des données de Fabric, telles que l’exécution d’expériences Machine Learning.

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