사용자 지정 건강 텍스트 분석이란?
사용자 지정 건강 텍스트 분석은 Azure AI 언어에서 제공하는 사용자 지정 기능 중 하나입니다. 사용자 지정형 의료 엔터티 인식 작업을 위해 건강용 Text Analytics를 기반으로 사용자 지정형 모델을 구축할 수 있도록 기계 학습 인텔리전스를 적용하는 클라우드 기반 API 서비스입니다.
사용자 지정 건강 텍스트 분석을 통해 사용자는 사용자 지정 AI 모델을 구축하여 임상 메모 및 보고서와 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 의료 관련 엔터티를 추출할 수 있습니다. 개발자는 사용자 지정 건강 텍스트 분석을 생성하여 모델을 사용하기 전에 반복적으로 새로운 어휘를 정의하고, 데이터에 레이블을 지정하고, 모델 성능을 학습, 평가 및 개선할 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 모델 빌드 및 사용자 지정설정을 단순화하기 위해 이 서비스는 언어 스튜디오를 통해 액세스할 수 있는 웹 포털을 제공합니다. 이 빠른 시작의 단계를 수행하여 서비스를 쉽게 시작할 수 있습니다.
이 설명서에는 다음과 같은 문서 유형이 포함되어 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스에 대한 요청 작성 과정을 안내하는 시작 지침입니다.
- 개념은 서비스 기능에 대한 설명을 제공합니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
사용 시나리오 예제
건강용 Text Analytics와 마찬가지로 사용자 지정 건강 텍스트 분석은 다양한 의료 산업 전반의 여러 시나리오에서 사용될 수 있습니다. 그러나 이 기능의 주요 용도는 상태에 대한 Text Analytics 위에 사용자 정의 계층을 제공하여 기존 엔터티 맵을 확장하는 것입니다.
프로젝트 개발 수명 주기
사용자 지정 건강 텍스트 분석을 사용하려면 일반적으로 여러 단계가 필요합니다.
스키마 정의: 데이터를 파악하고 기존 건강용 Text Analytics 엔터티 맵 위에 추출할 새 엔터티를 정의합니다. 모호성을 방지합니다.
데이터 레이블 지정: 데이터 레이블 지정은 모델 성능을 결정하는 데 중요한 요소입니다. 정확하고, 일관되고, 완전하게 레이블을 지정합니다.
- 정확한 레이블 지정: 각 엔터티를 항상 올바른 형식으로 레이블을 지정합니다. 추출하려는 항목만 포함하고 레이블에 불필요한 데이터를 포함하지 마세요.
- 일관된 레이블 지정: 동일한 엔터티는 모든 파일에서 동일한 레이블을 포함해야 합니다.
- 완전한 레이블 지정: 모든 파일에 있는 엔터티의 모든 인스턴스에 레이블을 지정합니다.
모델 학습: 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 학습을 시작합니다.
모델 성능 보기: 학습이 완료되면 모델의 평가 세부 정보, 해당 성능 및 이를 향상시키는 방법에 대한 지침을 확인합니다.
모델 배포: 모델을 배포하면 API를 통해 사용할 수 있습니다.
엔터티 추출: 엔터티 추출 작업에 사용자 지정 모델을 사용합니다.
참조 설명서 및 코드 샘플
사용자 지정 건강 텍스트 분석을 사용하는 경우 Azure AI 언어에 대한 다음 참조 설명서를 참조하세요.
| API | 참조 설명서 |
|---|---|
| REST API(작성) | REST API 설명서 |
| REST API(런타임) | REST API 설명서 |
책임 있는 AI
AI 시스템에는 기술뿐만 아니라 기술을 사용하는 사람, 영향을 받는 사람, 배포되는 환경이 포함됩니다. 의료 분야 Text Analytics를 위한 투명도 참고를 읽고 시스템에서 책임감 있는 AI 사용 및 배포에 대해 알아봅니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.