Analisi cliniche e operative nel cloud di dati

Le organizzazioni sanitarie spostano le analisi nel cloud per flessibilità, agilità e scalabilità. I clienti Microsoft utilizzano Azure Data Factory o i flussi di dati Azure Synapse Analytics per inserire in batch i dati locale nel cloud e conservarli in Azure Synapse Analytics o in un Azure Data Lake non elaborato.

La gestione dei dati non è una nuova sfida, ma è sempre più difficile. Poiché i dati si trovano in schemi, metadati e relazioni diversi, analizzarli richiede enormi sforzi di standardizzazione. La chiave del successo risiede nella creazione di sistemi di intelligence basati su modelli di dati ricchi e basati su standard. I modelli di database di assistenza sanitaria ti forniscono progetti informativi per servizi sanitari (fornitore), assicurazioni sanitarie (pagatore), ricerca e sviluppo e studi clinici, genomica, prodotti farmaceutici e vendita al dettaglio (farmacia) per abilitare i consorzi di dati. Infine, le organizzazioni sanitarie interessate a creare metodi per "imparare" dai dati stanno adottando le operazioni apprendimento automatico per distribuire e mantenere i modelli in produzione in modo affidabile ed efficiente.

Per migliorare le informazioni dettagliate sui dati sanitari, i clienti adottano i servizi di Azure per raccogliere, archiviare, elaborare e visualizzare i dati. Questi dati possono essere utilizzati a monte per apprendimento automatico e per fornire capacità di intelligenza artificiale.

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Informazioni dettagliate cliniche e operative

Dopo che Data Lake inserisce i dati in una forma standard, puoi usare servizi come Azure Machine Learning per costruire e addestrare modelli di intelligenza artificiale per l'arricchimento dei dati. L'IA generata da Azure Machine Learning può essere sfruttata all'interno di servizi come Dynamics 365 Customer Insights o Power BI per generare ulteriori approfondimenti sui dati.