Mi az Text Analytics az egészség szempontjából?
Fontos
Text Analytics az állapot az "AS IS" és a "WITH ALL FAULTS" (MINDEN HIBÁVAL együtt) képesség. Text Analytics az egészséget nem orvosi eszközként, klinikai támogatásként, diagnosztikai eszközként vagy más, a betegség vagy egyéb állapot diagnosztizálásához, gyógyításához, enyhítéséhez, kezeléséhez vagy megelőzéséhez használni kívánt technológiaként szánják vagy teszik elérhetővé, és a Microsoft nem rendelkezik licenccel vagy joggal e képesség ilyen célokra való használatára. Ezt a képességet nem a szakmai orvosi tanácsadás, az egészségügyi szakvélemény, a diagnózis, a kezelés vagy az egészségügyi szakemberek klinikai megítélésének helyettesítésére tervezték vagy tervezték meg, és nem használható fel ilyenként. Az ügyfél kizárólagosan felelős az Text Analytics az egészségért való használatáért. Az ügyfélnek külön licenccel kell rendelkeznie minden olyan forrás vokabulárhoz, amelyet használni kíván az ADOTT UMLS Metathesaurus licencszerződés függelékében vagy bármely későbbi megfelelő hivatkozásban meghatározott feltételek szerint. Az ügyfél felelős a licencfeltételek betartásának biztosításáért, beleértve a földrajzi vagy egyéb alkalmazandó korlátozásokat is.
Text Analytics az egészség most lehetővé teszi a kinyerése Szociális Determinants of Health (SDOH) és etnikai megemlíti a szövegben. Ez a képesség nem feltétlenül fedi le az összes lehetséges SDOH-t, és nem következtet az SDOH-ra vagy az etnikumra (például az anyaghasználati információk felszínre kerülnek, de a szerhasználatra nem következtetnek). Minden olyan döntést, amely az Text Analytics kimenetét az egészség szempontjából befolyásolja, és amely hatással van az egyénekre vagy az erőforrás-kiosztásra (beleértve, de nem kizárólagosan a számlázással, az emberi erőforrásokkal vagy az ellátás kezelésével kapcsolatosakat), emberi felügyelettel kell meghozni, és nem kizárólag a modell eredményein kell alapulnia. Az SDOH és az etnikum kinyerésének célja, hogy segítse a szolgáltatókat az egészségügyi eredmények javításában, és nem szabad arra használni, hogy megbélyegezjék vagy negatív következtetéseket vonjanak le az SDOH-adatok felhasználóiról vagy fogyasztóiról, illetve a betegpopulációkról az egészségügyi eredmények javításának elősegítését célzó meghatározott célon túl.
Text Analytics az állapothoz az Azure AI Language által kínált egyik előre összeállított funkció. Ez egy felhőalapú API-szolgáltatás, amely gépi tanulási intelligenciát alkalmaz a releváns orvosi információk kinyerésére és címkézésére számos strukturálatlan szövegből, például az orvosi jegyzetekből, a mentesítési összefoglalókból, a klinikai dokumentumokból és az elektronikus egészségügyi rekordokból.
Ez a dokumentáció a következő típusú cikkeket tartalmazza:
- A rövid útmutatót tartalmazó cikk egy rövid oktatóanyagot tartalmaz, amely végigvezeti önt az első kérés szolgáltatáshoz való benyújtásán.
- Az útmutatók részletes útmutatást tartalmaznak arról, hogyan kezdeményezhet hívásokat a szolgáltatáshoz az üzemeltetett API-val vagy a helyszíni Docker-tárolóval.
- A fogalmi cikkek részletes információkat nyújtanak a szolgáltatás egyes funkcióiról, az entitásfelismerésről, a reláció kinyeréséről, az entitás csatolásáról és a helyességi észlelésről.
Text Analytics állapotfunkciókhoz
az állapot Text Analytics négy fő függvényt hajt végre, amelyek neve entitásfelismerés, relációkinyerés, entitás csatolása és helyességi észlelés, mindezt egyetlen API-hívással.
A nevesített entitásfelismeréssel szemantikai kinyerést végezhet a strukturálatlan szövegből említett szavakból és kifejezésekből, amelyek a támogatott entitástípusok bármelyikéhez kapcsolódnak, például a diagnózishoz, a gyógyszer nevéhez, a tünethez/jelhez vagy az életkorhoz.
Text Analytics az általánosan elérhető ajánlat részeként az egészség számára strukturálatlan szöveget kaphat angol nyelven. Jelenleg előzetes verzióban további nyelvek támogatottak, például a német, a francia, az olasz, a spanyol, a portugál és a héber.
Emellett az állapot Text Analytics a fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) struktúrával is visszaadhatja a feldolgozott kimenetet, amely lehetővé teszi a szolgáltatás más elektronikus egészségügyi rendszerekkel való integrációját.
Használati forgatókönyvek
Text Analytics az egészségügy számos különböző iparágban több forgatókönyvben is használható. Az Text Analytics az egészséghez való használatának néhány gyakori ügyfélmotíva a következők:
- Az orvosi dokumentumok feldolgozásának segítése és automatizálása megfelelő orvosi kódolással a pontos ellátás és számlázás biztosítása érdekében.
- Az egészségügyi adatok elemzésének hatékonyságának növelése a Medicare-hez hasonló értékalapú ápolási modellek sikerességének elősegítése érdekében.
- Az egészségügyi szolgáltatók erőfeszítéseinek minimalizálása a legfontosabb betegadatok aggregációjának automatizálásával trend- és mintamonitorozás céljából.
- Hl7-szabványok elfogadásának elősegítése és támogatása az összes egészségügyi szolgáltatásban az elektronikus egészségügyi információk jobb cseréjére, integrálására, megosztására, lekérésére és továbbítására vonatkozóan.
Példa használati esetekre:
| Használati eset | Leírás |
|---|---|
| Elemzések és statisztikák kinyerása | Azonosítsa az olyan egészségügyi entitásokat, mint a tünetek, a gyógyszerek, a diagnózis klinikai és kutatási dokumentumokból a különböző beteg kohorszokra vonatkozó megállapítások és statisztikák kinyerése érdekében. |
| Prediktív modellek fejlesztése előzményadatok használatával | Power-megoldások tervezéshez, döntéstámogatáshoz, kockázatelemzéshez és egyebekhez a korábbi adatokból létrehozott előrejelzési modellek alapján. |
| Orvosi információk jegyzetelése és kurálása | A klinikai adatok megjegyzéseinek és gyógyításának támogatási megoldásai, például a klinikai kódolás automatizálása és a manuálisan létrehozott adatok digitalizálása. |
| Orvosi információk áttekintése és jelentése | Támogatási megoldások az orvosi információkban előforduló lehetséges hibák jelentéséhez és megjelöléséhez, amely olyan felülvizsgálati folyamatokból ered, mint például a minőségbiztosítás. |
| Segítségnyújtás a döntéstámogatáshoz | A gyorsabb és megbízhatóbb döntések érdekében olyan megoldások engedélyezése, amelyek segítséget nyújtanak az emberek számára a betegek orvosi adataival kapcsolatban. |
Az állapot Text Analytics használatának első lépései
Az Text Analytics állapotának használatához nyers strukturálatlan szöveget kell küldenie elemzéshez, és kezelnie kell az api-kimenetet az alkalmazásban. Az elemzés az adott módon történik, az adatokon használt modell további testreszabása nélkül. Kétféleképpen használhatja az Text Analytics az egészségre:
| Fejlesztési lehetőség | Leírás |
|---|---|
| Language Studio | A Language Studio egy webalapú platform, amely lehetővé teszi az entitások Azure-fiók nélküli szöveges példákkal és saját adatokkal való összekapcsolását a regisztráció során. További információt a Language Studio webhelyén vagy a Language Studio rövid útmutatójában talál. |
| REST API vagy ügyfélkódtár (Azure SDK) | Az Text Analytics integrálása az alkalmazásokba a REST API vagy a különböző nyelveken elérhető ügyfélkódtár használatával. További információt az állapottal kapcsolatos Text Analytics rövid útmutatóban talál. |
| Docker-tároló | A szolgáltatás helyszíni üzembe helyezéséhez használja a rendelkezésre álló Docker-tárolót. Ezek a Docker-tárolók lehetővé teszik, hogy megfelelőségi, biztonsági vagy egyéb működési okokból közelebb hozza a szolgáltatást az adataihoz. |
Bemeneti követelmények és szolgáltatási korlátok
Text Analytics az állapotot úgy tervezték, hogy strukturálatlan szöveget kapjon elemzéshez. További információt az adatok és a szolgáltatások korlátai című témakörben talál.
Text Analytics az állapot számos beviteli nyelvvel működik. További információ: Nyelvi támogatás.
Referenciadokumentáció és kódminták
Ahogy ezt a funkciót használja az alkalmazásokban, tekintse meg a következő referenciadokumentációt és -mintákat az Azure AI-nyelvhez:
| Fejlesztési lehetőség / nyelv | Referenciadokumentáció | Példák |
|---|---|---|
| REST API | REST API-dokumentáció | |
| C# | C#-dokumentáció | C#-minták |
| Java | Java-dokumentáció | Java-minták |
| JavaScript | A JavaScript dokumentációja | JavaScript-minták |
| Python | Python-dokumentáció | Python-példák |
Az MI felelős használata
Az AI-rendszerek magukban foglalják a technológiát, a felhasználókat, akik használni fogják, azokat, akiket érint, és a környezetet, amelyben üzembe helyezik. Olvassa el az Text Analytics az egészségügyért című átláthatósági megjegyzést, amelyből megtudhatja, hogyan használhatja a felelősségteljes AI-használatot és üzembe helyezést a rendszerekben. További információért tekintse meg a következő cikkeket is: