Co to jest analiza tekstu dla kondycji?
Ważne
analiza tekstu dla kondycji to funkcja "AS IS" i "WITH ALL FAULTS". analiza tekstu dla zdrowia nie jest przeznaczona ani udostępniana do użytku jako urządzenie medyczne, wsparcie kliniczne, narzędzie diagnostyczne lub inne technologie przeznaczone do stosowania w diagnozie, leczeniu, leczeniu, leczeniu, leczeniu lub zapobieganiu chorobom lub innym warunkom, a firma Microsoft nie udziela licencji lub prawa do korzystania z tej możliwości w takich celach. Ta możliwość nie jest zaprojektowana ani przeznaczona do wdrożenia lub rozmieszczenia jako zastępca profesjonalnej porady medycznej lub opinii medycznej, diagnozy, leczenia lub oceny klinicznej pracownika służby zdrowia i nie powinna być używana jako taka. Klient ponosi wyłączną odpowiedzialność za korzystanie z analiza tekstu zdrowia. Klient musi oddzielnie licencjonować dowolne i wszystkie słownictwa źródłowe, które zamierza użyć zgodnie z warunkami określonymi dla tego dodatku UMLS Metathesaurus License Agreement lub jakiegokolwiek przyszłego równoważnego linku. Klient jest odpowiedzialny za zapewnienie zgodności z tymi postanowieniami licencyjnymi, w tym wszelkimi ograniczeniami geograficznymi lub innymi obowiązującymi ograniczeniami.
analiza tekstu dla zdrowia umożliwia teraz wyodrębnianie determinantów społecznych zdrowia (SDOH) i wzmianki etniczne w tekście. Ta możliwość może nie obejmować wszystkich potencjalnych SDOH i nie uzyskuje wnioskowania na podstawie SDOH lub pochodzenia etnicznego (na przykład informacje o używaniu substancji są udostępniane, ale nadużywanie substancji nie jest wnioskowane). Wszystkie decyzje korzystające z danych wyjściowych analiza tekstu dla zdrowia, które wpływają na osoby lub alokację zasobów (w tym, ale nie tylko, te związane z rozliczeniami, zasobami ludzkimi lub opieką zarządzającą leczeniem) powinny być podejmowane z nadzorem człowieka i nie opierają się wyłącznie na ustaleniach modelu. Celem sdOH i możliwości wyodrębniania pochodzenia etnicznego jest pomoc dostawcom w poprawie wyników zdrowotnych i nie należy go używać do stygmatyzowania lub rysowania negatywnych wniosków o użytkowników lub konsumentów danych SDOH, lub populacji pacjentów poza określonym celem pomagania dostawcom poprawy wyników zdrowotnych.
analiza tekstu dla kondycji jest jedną ze wstępnie utworzonych funkcji oferowanych przez usługę Język sztucznej inteligencji platformy Azure. Jest to oparta na chmurze usługa interfejsu API, która stosuje inteligencję uczenia maszynowego w celu wyodrębniania i oznaczania odpowiednich informacji medycznych z różnych tekstów bez struktury, takich jak notatki lekarza, podsumowania wypisań, dokumenty kliniczne i elektroniczne dokumenty zdrowotne.
Ta dokumentacja zawiera następujące typy artykułów:
- Artykuł Szybki start zawiera krótki samouczek, który przeprowadzi Cię przez tworzenie pierwszego żądania do usługi.
- Przewodniki z instrukcjami zawierają szczegółowe instrukcje dotyczące wykonywania wywołań do usługi przy użyciu hostowanego interfejsu API lub używania lokalnego kontenera platformy Docker.
- Artykuły koncepcyjne zawierają szczegółowe informacje na temat poszczególnych funkcji usługi, nazwanych funkcji rozpoznawania jednostek, wyodrębniania relacji, łączenia jednostek i wykrywania asercji.
analiza tekstu dla funkcji kondycji
analiza tekstu dla kondycji wykonuje cztery kluczowe funkcje, które są nazwane rozpoznawanie jednostek, wyodrębnianie relacyjne, łączenie jednostek i wykrywanie asercji, wszystkie z jednym wywołaniem interfejsu API.
Rozpoznawanie jednostek nazwanych służy do wykonywania semantycznego wyodrębniania wyrazów i fraz wymienionych z tekstu bez struktury, które są skojarzone z dowolnym z obsługiwanych typów jednostek, takich jak diagnoza, nazwa leków, objaw/znak lub wiek.
analiza tekstu dla zdrowia może otrzymać tekst bez struktury w języku angielskim, niemieckim, francuskim, włoskim, hiszpańskim, portugalskim i hebrajskim.
Ponadto analiza tekstu dla zdrowia mogą zwracać przetworzone dane wyjściowe przy użyciu struktury Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), która umożliwia integrację usługi z innymi elektronicznymi systemami opieki zdrowotnej.
Scenariusze użycia
analiza tekstu dla kondycji można używać w wielu scenariuszach w różnych branżach. Oto niektóre typowe motywacje klientów do korzystania z analiza tekstu dla zdrowia:
- Pomoc i automatyzacja przetwarzania dokumentów medycznych poprzez odpowiednie kodowanie medyczne w celu zapewnienia dokładnej opieki i rozliczeń.
- Zwiększenie wydajności analizowania danych opieki zdrowotnej w celu ułatwienia sukcesu modeli opieki opartej na wartościach podobnych do Medicare.
- Minimalizacja nakładu pracy dostawcy opieki zdrowotnej przez automatyzację agregacji kluczowych danych pacjentów na potrzeby monitorowania trendów i wzorców.
- Ułatwianie i wspieranie przyjęcia standardów HL7 w celu poprawy wymiany, integracji, udostępniania, pobierania i dostarczania elektronicznych informacji o zdrowiu we wszystkich usługach opieki zdrowotnej.
Przykładowe przypadki użycia:
| Przypadek użycia | opis |
|---|---|
| Wyodrębnianie szczegółowych informacji i statystyk | Identyfikowanie jednostek medycznych, takich jak objawy, leki, diagnostyka z dokumentów klinicznych i badawczych w celu wyodrębnienia szczegółowych informacji i statystyk dla różnych kohort pacjentów. |
| Opracowywanie modeli predykcyjnych przy użyciu danych historycznych | Power solutions for planning, decision support, risk analysis and more, based on prediction models created from historic data (Rozwiązania do planowania, pomocy technicznej podejmowania decyzji, analizy ryzyka i nie tylko) oparte na modelach przewidywania utworzonych na podstawie danych historycznych. |
| Dodawanie adnotacji i leczenie informacji medycznych | Obsługa rozwiązań dotyczących adnotacji i curation danych klinicznych, takich jak automatyzacja kodowania klinicznego i ręcznego tworzenia danych. |
| Przeglądanie i zgłaszanie informacji medycznych | Obsługa rozwiązań do raportowania i flagowania możliwych błędów w informacjach medycznych wynikających z procesów recenzowania, takich jak kontrola jakości. |
| Pomoc w zakresie pomocy technicznej w zakresie podejmowania decyzji | Umożliwianie rozwiązań zapewniających ludziom pomocne informacje dotyczące informacji medycznych pacjentów w celu szybszego i bardziej wiarygodnego podejmowania decyzji. |
Wprowadzenie do analiza tekstu dla kondycji
Aby użyć analiza tekstu dla kondycji, przesyłasz nieprzetworzone tekst bez struktury na potrzeby analizy i obsługujesz dane wyjściowe interfejsu API w aplikacji. Analiza jest wykonywana zgodnie z rzeczywistym użyciem, bez dodatkowego dostosowania modelu używanego na danych. Istnieją dwa sposoby używania analiza tekstu dla kondycji:
| Opcja programowania | opis |
|---|---|
| Studio językowe | Language Studio to platforma internetowa, która umożliwia wypróbowanie łączenia jednostek z przykładami tekstowymi bez konta platformy Azure i własnych danych podczas tworzenia konta. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz witrynę internetową language Studio lub przewodnik Szybki start dla programu Language Studio. |
| Interfejs API REST lub biblioteka klienta (Zestaw Azure SDK) | Zintegruj analiza tekstu kondycji aplikacji przy użyciu interfejsu API REST lub biblioteki klienta dostępnej w różnych językach. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz przewodnik Szybki start dotyczący analiza tekstu kondycji. |
| Kontener platformy Docker | Użyj dostępnego kontenera platformy Docker, aby wdrożyć tę funkcję lokalnie. Te kontenery platformy Docker umożliwiają przybliżenie usługi do danych ze względów zgodności, zabezpieczeń lub innych powodów operacyjnych. |
Wymagania dotyczące danych wejściowych i limity usług
analiza tekstu dla kondycji jest przeznaczony do odbierania tekstu bez struktury na potrzeby analizy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz limity danych i usług.
analiza tekstu dla kondycji działa z różnymi językami wejściowymi. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz obsługa języków.
Dokumentacja referencyjna i przykłady kodu
Jeśli używasz tej funkcji w aplikacjach, zapoznaj się z następującą dokumentacją referencyjną i przykładami dotyczącymi języka AI platformy Azure:
| Opcja/język programowania | Dokumentacja referencyjna | Przykłady |
|---|---|---|
| Interfejs API REST | Dokumentacja interfejsu API REST | |
| C# | Dokumentacja języka C# | Przykłady języka C# |
| Java | Dokumentacja języka Java | Przykłady języka Java |
| JavaScript | Dokumentacja języka JavaScript | Przykłady języka JavaScript |
| Python | Dokumentacja języka Python | Przykłady w języku Python |
Odpowiedzialne użycie sztucznej inteligencji
System sztucznej inteligencji obejmuje technologię, osoby, które będą jej używać, osoby, których to dotyczy, oraz środowisko, w którym zostanie wdrożony. Przeczytaj notatkę dotyczącą przejrzystości analiza tekstu kondycji, aby dowiedzieć się więcej na temat odpowiedzialnego używania i wdrażania sztucznej inteligencji w systemach. Więcej informacji można również znaleźć w następujących artykułach: