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Le organizzazioni sanitarie devono analizzare grandi quantità di dati per ottenere informazioni preziose. Ma questi dati sono spesso non strutturati o semistrutturati, che li rende difficili da accedere e usare. Attualmente, le organizzazioni sanitarie affrontano le sfide seguenti con i dati e l'analisi:
Dati non strutturati e inaccessibili: un report di ricerca di HfS e Accenture indica che 50% a 90% di dati all'interno della maggior parte dei fornitori di servizi sanitari non è strutturato e in gran parte inaccessibile. Questa separazione limita i progressi nelle cure mediche e nelle tecnologie. Impone inoltre vincoli sulla capacità di rispettare gli standard di conformità alle normative.
Visione limitata delle esperienze dei pazienti: le organizzazioni sanitarie trovano difficile prevedere le emergenze, migliorare la diagnostica e ottimizzare i trattamenti in base a modelli clinici.
Difficoltà ad accedere alla potenza delle informazioni: i fornitori di servizi sanitari spendono 60% a 70% di tempo prezioso di analisi durante l'inserimento dei dati sanitari, secondo un report del PwC Health Research Institute.
Per affrontare queste sfide in modo efficace, le organizzazioni devono migliorare la capacità di sfruttare i dati per scoprire informazioni cliniche e implementare modelli di assistenza basata su valore. Devono usare tipi diversi di dati, ad esempio:
- Dati clinici
- Dati di coinvolgimento
- Dati di imaging
- Genomica
- Colloquiale
- Claims
- SDOH (determinanti sociali della salute)
Tenendo conto di questo panorama del settore, stiamo introducendo soluzioni per i dati del settore sanitario in Microsoft Fabric, la nostra soluzione di analisi aziendale creata sulla piattaforma Microsoft Fabric. Microsoft Fabric consente di gestire i dati in un'unica posizione con una suite di esperienze di analisi che interagiscono perfettamente. Offre un ecosistema completo per l'integrazione dei dati, la progettazione dei dati, l'analisi in tempo reale, la data science e le esigenze di business intelligence senza compromettere la privacy e la sicurezza dei dati. Per altre informazioni, vedere Che cos'è Microsoft Fabric?
Le soluzioni di dati per il settore sanitario in Microsoft Fabric consentono di accelerare il time-to-value per i clienti rispondendo all'esigenza critica di trasformare in modo efficiente i dati del settore sanitario in un formato adatto per l'analisi. Con queste soluzioni, è possibile eseguire analisi esplorative, eseguire analisi su larga scala e creare intelligenza artificiale generativa con i dati sanitari. Usando strumenti intuitivi come pipeline di dati e trasformazioni, è possibile esplorare ed elaborare facilmente set di dati complessi, superando le sfide intrinseche associate ai formati di dati non strutturati.
Suggerimento
Per osservare queste soluzioni in azione, vedere Soluzioni per i dati del settore sanitario in Microsoft Fabric.
Le soluzioni consentono di suddividere i silo di dati e di uniformare i dati sanitari diversi in un unico archivio unificato in cui i carichi di lavoro di analisi e intelligenza artificiale possono operare su larga scala. Queste soluzioni consentono di trasformare i dati sanitari non strutturati o semistrutturati in una forma tabulare che può essere mantenuta nel data lake, garantendo accessibilità e usabilità per l'analisi continua. Distribuendo le soluzioni direttamente in un'area di lavoro infrastruttura, è possibile sfruttare la potenza delle funzionalità di scalabilità automatica intrinseche ai pool SQL serverless predefiniti, ottimizzando sia le prestazioni che la scalabilità. Questa integrazione consente di applicare la gamma completa di strumenti analitici all'interno di un ambiente di lavoro familiare, migliorando la produttività e guidando decisioni informate. Con le nuove funzionalità nelle soluzioni per i dati sanitari, è possibile sbloccare informazioni dettagliate interattive dai dati, favorire l'innovazione e migliorare i risultati dei pazienti.
Le soluzioni dati per il settore sanitario in Microsoft Fabric includono attualmente le soluzioni/funzionalità seguenti:
Basi dei dati del settore sanitario: configurare rapidamente il patrimonio di dati sanitari con gli standard di dati FHIR e le pipeline di dati pronte per l'esecuzione progettate per strutturare in modo efficiente i dati per l'analisi e la modellazione di Intelligenza artificiale/Machine Learning. Per altre informazioni, vedere Panoramica delle basi dei dati sanitari.
Trasformazioni OMOP: preparare i dati per le analisi standardizzate tramite gli standard aperti dell'Osservational Medical Outcomes Partnership (OMOP). Per altre informazioni, vedere Panoramica delle trasformazioni OMOP.
Trasformazione dei dati DICOM: trasferire i dati di Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) in OneLake. Per altre informazioni, vedere Panoramica della trasformazione dei dati DICOM.
Servizi dati sanitari di Azure - Esportazione dei dati: Trasferite i dati FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) in Fabric OneLake dal servizio FHIR dei Servizi dati sanitari di Azure. Per ulteriori informazioni, vedere Panoramica dei Servizi di dati sanitari di Azure - Esportazione dati.
Trasformazioni dei dati delle richieste di rimborso CMS : trasferisci i dati CMS CCLF (Centers for Medicare & Medicaid Services Claim and Claim Line Feed) a OneLake. Per altre informazioni, vedere Panoramica delle trasformazioni dei dati delle attestazioni CMS.Set di dati SDOH - Trasformazioni: Portare i determinanti sociali della salute (SDOH) in OneLake. Per altre informazioni, vedere Panoramica dei set di dati SDOH - Trasformazioni.
Trasformazione dei dati DAX Copilot (anteprima): Acquisire e trasformare i dati di Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot per l'analisi, la modellazione con intelligenza artificiale e machine learning, e la visualizzazione con Power BI. Per altre informazioni, vedere Panoramica della trasformazione dei dati di DAX Copilot (anteprima).
Arricchimento di note cliniche non strutturate (anteprima): usare Analisi del testo del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure per i servizi sanitari per estrarre e aggiungere struttura a note cliniche non strutturate per l'analisi. Per altre informazioni, vedere Panoramica dell'arricchimento di note cliniche non strutturate (versione di anteprima).
Dynamics 365 Customer Insights - Preparazione dei dati: connettere Dynamics 365 Customer Insights a OneLake on Fabric per la creazione di elenchi di pazienti o membri per la sensibilizzazione. Per altre informazioni, vedere Panoramica di Dynamics 365 Customer Insights - Preparazione dei dati.
Analisi della gestione delle cure: ottenere informazioni dettagliate sui pazienti ad alto rischio e in aumento, consentendo interventi tempestivi con azioni appropriate del piano di assistenza. Per altre informazioni, vedere Panoramica dell'analisi della gestione delle cure.
Analisi di sensibilizzazione dei pazienti: portare i dati di marketing da Dynamics 365 a OneLake, armonizzarli con i dati dei pazienti in FHIR e usare i modelli di Power BI per migliorare l'engagement dei pazienti. Per altre informazioni, vedere Panoramica dell'analisi di sensibilizzazione dei pazienti.
Individuare e creare coorti (anteprima): esplorare i dati multi modali usando query in linguaggio naturale e creare coorti per la ricerca downstream e l'innovazione dell'IA. Per altre informazioni, vedere Panoramica dell'individuazione e della creazione di coorti (anteprima).
Orchestrare le informazioni dettagliate sull'intelligenza artificiale multimodale (anteprima): abilitare la generazione e l'integrazione on demand degli arricchimenti tramite intelligenza artificiale dai modelli di intelligenza artificiale e dalle API sanitarie. Per ulteriori informazioni, vedere Panoramica delle informazioni orchestrate multimodali sull'intelligenza artificiale (anteprima).
Importante
Le scoperte e la creazione di coorti e l'arricchimento di note cliniche non strutturate sono state offerte in precedenza in modalità di anteprima per consentire agli utenti di testare la loro funzionalità. Tuttavia, a partire da novembre 2025, le funzionalità sono state sospese e non sono più supportate.
Se sono presenti distribuzioni di queste funzionalità nell'area di lavoro Fabric, rimuovere dall'area di lavoro gli artefatti associati, ad esempio i notebook, le pipeline e le coorti per evitare potenziali problemi.
Le soluzioni per i dati sanitari in Microsoft Fabric includono dati di esempio che è possibile usare per testare le soluzioni. In alternativa, è anche possibile inserire i propri dati direttamente in OneLake.