Como usar a Análise de Texto para saúde
Importante
A Análise de Texto para saúde é uma funcionalidade fornecida "no estado em que se encontra" e "com todas as falhas". A Análise de Texto para saúde não tem a finalidade de ser usada como dispositivo médico, suporte clínico, ferramenta de diagnóstico ou outra tecnologia com a finalidade de diagnosticar, curar, mitigar, tratar ou prevenir doenças ou outras condições, e a Microsoft não concede licença nem direito para o uso com esses propósitos. A funcionalidade não tem a finalidade de ser implementada ou implantada como um substituto para orientação médica profissional ou opinião de saúde, diagnóstico, tratamento ou julgamento clínico de um profissional de saúde, e não deve ser usada como tal. O cliente é exclusivamente responsável por qualquer uso da Análise de Texto para saúde. O cliente deve licenciar separadamente todos os vocabulários de origem que pretende usar nos termos definidos para este Apêndice do Contrato de Licença de Metathesaurus UMLS ou qualquer link equivalente futuro. O cliente é responsável por garantir a conformidade com os termos de licença, incluindo todas as restrições geográficas e outras restrições aplicáveis.
A Análise de Texto para Saúde agora permite a extração de Determinantes Sociais da Saúde (SDOH) e menções de etnia no texto. Esta capacidade pode não abranger todas as DSS potenciais e não deriva inferências baseadas em DSS ou etnia (por exemplo, as informações sobre o uso de substâncias estão na superfície, mas o abuso de substâncias não é inferido). Todas as decisões que alavanquem os resultados da Análise de Texto para a saúde que impactam indivíduos ou alocação de recursos (incluindo, mas não se limitam àquelas relacionadas à cobrança, recursos humanos ou gerenciamento de tratamento) devem ser tomadas com supervisão humana e não se baseiam apenas nas conclusões do modelo. O objetivo do DSS e da capacidade de extração de etnia é ajudar os provedores a melhorar os resultados de saúde e não deve ser usado para estigmatizar ou extrair inferências negativas sobre os usuários ou consumidores de dados do DSS, ou populações de pacientes além do objetivo declarado de ajudar os provedores a melhorar os resultados de saúde.
É possível usar a Análise de Texto para saúde na extração e rotulagem de informações médicas relevantes de textos não estruturados, como anotações de médicos, prontuários, documentos clínicos e registros eletrônicos de saúde. O serviço executa reconhecimento de entidade nomeada, extração de relação, vinculação de entidade e detecção de declaração para descobrir insights do texto de entrada. Para saber mais sobre as pontuações de confiança retornadas, confira a observação sobre a transparência.
Dica
Se você quiser testar o recurso sem escrever nenhum código, use o Language Studio.
Há duas maneiras de chamar o serviço:
- Um contêiner do Docker (síncrono)
- Usando a API baseada na Web e as bibliotecas de cliente (assíncronas)
Opções de desenvolvimento
Para usar a Análise de Texto para saúde, envie um texto não estruturado bruto para análise e identifique a saída da API no aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem nenhuma personalização adicional para o modelo usado em seus dados. Há duas maneiras de usar a Análise de Texto para a integridade:
| Opção de desenvolvimento | Descrição |
|---|---|
| Language Studio | O Language Studio é uma plataforma baseada na Web que permite que você experimente a vinculação de entidade com exemplos de texto sem uma conta do Azure, e seus próprios dados quando você se inscreve. Para obter mais informações, confira o site do Language Studio ou o início rápido do Language Studio. |
| API REST ou biblioteca de clientes (SDK do Azure) | Integre Análise de Texto para a saúde em seus aplicativos usando a API REST ou a biblioteca de clientes disponível em uma variedade de idiomas. Para saber mais, confira o início rápido da Análise de Texto para integridade. |
| Contêiner do Docker | Use o contêiner do Docker disponível para implantar esse recurso local. Esses contêineres do Docker permitem que você aproxime o serviço dos seus dados para fins de conformidade, segurança ou outras razões operacionais. |
Idiomas de entrada
A Análise de Texto para integridade dá suporte ao inglês, além de vários idiomas que estão atualmente em versão prévia. Você pode usar a API hospedada ou implantar a API em um contêiner, como detalhado em Análise de Texto para suporte a idiomas de integridade.
Enviando dados
Para enviar uma solicitação de API, você precisa do ponto de extremidade e da chave do recurso de idioma.
Observação
Você pode encontrar a chave e o ponto de extremidade para seu recurso de idioma no portal do Azure. Eles estarão na página Chave e ponto de extremidade do recurso, em Gerenciamento de recursos.
A análise é executada após o recebimento da solicitação. Se você enviar uma solicitação usando a API REST ou a biblioteca de clientes, os resultados serão retornados de forma assíncrona. Ao usar o contêiner do Docker, eles são retornados de forma síncrona.
Ao usar esse recurso de forma assíncrona, os resultados da API ficam disponíveis por 24 horas a partir do momento em que a solicitação foi ingerida; isso é indicado na resposta. Após esse período de tempo, os resultados são limpos e não estão mais disponíveis para recuperação.
Enviar uma solicitação de FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)
O Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIF) é o padrão de comunicação do setor da saúde desenvolvido pela organização Health Level Seven International (HL7). O padrão define os formatos de dados (recursos) e a estrutura API para o intercâmbio de dados eletrônicos de serviços de saúde. Para receber o resultado usando a estrutura FHIR, você deve enviar a versão FHIR no corpo da solicitação da API.
| Nome do Parâmetro | Tipo | Valor |
|---|---|---|
| fhirVersion | string | 4.0.1 |
Obter resultados do recurso
Dependendo da solicitação de API e dos dados enviados à Análise de Texto para saúde, você obterá:
- Reconhecimento de entidade nomeada
- Extração de relações
- Vinculação de entidade
- Detecção de declaração
O reconhecimento de entidade nomeada é usado para executar uma extração semântica de palavras e frases mencionadas no texto não estruturado associado a qualquer um dos tipos de entidade compatíveis, como diagnóstico, nome da medicação, sintoma/sinal ou idade.
Limites de dados e serviços
Para obter informações sobre o tamanho e o número de solicitações que você pode enviar por minuto e segundo, confira o artigo Limites de serviços.