Sağlık verisi çözümlerinde hasta erişim analitiğini (önizleme) kullanın

2024-11-15

[Bu makale, yayın öncesi belgelerine dahildir ve değiştirilebilir.]

Hasta erişimi analizi (önizleme), hasta etkileşimi stratejilerini geliştirmek ve randevu planlaması üzerindeki sosyal yardım çabalarının etkinliğini değerlendirmek için kritik verileri birleştirir. Özellik hakkında daha fazla bilgi edinmek ve nasıl dağıtılacağını ve yapılandırılacağını anlamak için bkz:

Dönüşüm eşlemesini anlama

Hasta erişimi analizi (önizleme) özelliklerinin uçtan uca yürütülmesi için üst düzey ardışık adımlar şunlardır:

Bronz göl evi delta tablolarını gümüş göl evindeki Endüstri Veri Modeli (IDM) tablolarına dönüştürün.
Gümüş lakehouse tablolarını alın ve hasta sosyal yardım analiz Power BI raporunu dolduran anlamsal bir modele dönüştürün.

Bronzdan gümüşe dönüşüm

healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation not defteri, hasta sosyal yardım analizi verilerini bronz göl evinden gümüş göl evindeki IDM tablosuna dönüştürür ve alır. İlişkili veri işlem hattını çalıştırmadan önce, not defteri parametrelerinde yapılandırma sabitlerini doğru ayarladığınızdan emin olun:

Sağlık veri çözümleri ortamınızda healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation not defterini açın.
Yapılandırma Sabitleri parametreleri bölümünde, customer_insight_profile_id için bir değer girin. Bu değer, Dynamics 365 Customer Insights profil kimliği için kullanılan öznitelik adı olmalıdır.

Customer Insights çözümü yüklü değilse bu adımları atlayın.

Gümüşten altına dönüşüm

healthcare#_msft_poa_silver_gold_tranformation not defteri, hasta erişim analizi Power BI raporuna veri sağlayan altın bir model oluşturur.

Atamalar ilişkilendirme

Yolculuk Randevuları Etkinliği ilişkilendirme işlevi, randevuları yolculuk etkinliklerine bağlayarak raporun belirli yolculuklardan hangi randevuların kaynaklandığını görüntülemesini sağlar. Bu buluşsal yöntem, aşağıdaki önceden tanımlanmış varsayımları uygular:

Randevu kaydındaki hastanın e-posta, SMS veya anında iletme bildirimleri gibi bir veya daha fazla pazarlama etkileşimi olmalıdır.
Pazarlama etkileşimi, randevu alınmadan belirli sayıda gün önce gerçekleşmelidir.
Randevunun hizmet türü, yolculuğun hizmet türüyle eşleşmelidir. FHIR kodlanabilir bir kavram olan hizmet türü, FHIR'de bir randevuya başvurur.

Özellik yüklemesi sırasında, randevu ayırma tarihi ile pazarlama olayı arasındaki aralığı ayarlamak için Minimum days_from_journey değişkenini ayarlayabilirsiniz. Varsayılan değer 30 gündür.

Hasta erişimi analizi veri işlem hattını çalıştırma

Hasta etkileşimi verilerini sağlık hizmetleri veri çözümleri ortamınıza yüklemek için:

healthcare#_msft_poa_ingestion veri işlem hattını açın.
Çalıştır düğmesini seçin.

İşlem hattının tamamlanması genellikle yaklaşık 10 dakika sürer. Başarılı bir yürütmeden sonra, verileri healthcare#_msft_poa_gold göl evine yükler.

Hasta erişimi analiz Power BI raporunu yapılandırma

Veri işlem hattını çalıştırdıktan sonra, veriler altın göl evinde doldurulmalıdır. Power BI raporu etkinleştirmek için, Power BI anlamsal model tarafından kullanılan veri kaynağı bağlantısının oturum açma ayrıntılarını güncelleştirin. Aşağıdaki adımları izleyin:

Sağlık hizmetleri veri çözümleri çalışma alanı görünümünüzde, healthcare#_msft_poa_semantic_model'in yanındaki üç noktayı (...) seçin.
Taşma menüsünden Ayarlar'ı seçin.
Anlam modeli sekmesinde hasta erişim analizi anlam modelini seçin ve Ağ geçidi ve bulut bağlantıları bölümünü genişletin.
Yeni bir bağlantı kurmak için Bağlantı oluştur'u seçin.
Yeni bağlantı formunda, OAuth 2.0 kimlik doğrulama yöntemini seçin ve oturum açmak için Kimlik bilgilerini düzenle'yi seçin.
Formdaki diğer alanları doldurun.
Create'u seçin.
Anlamsal modelin bulut bağlantıları sayfasında, oluşturduğunuz yeni bağlantıyı seçin ve ardından Uygula'yı seçin.

Rapor birkaç dakika içinde güncellenir.
Sağlık hizmetleri veri çözümleri ortamınızda, hasta erişimi analizi (önizleme) için Power BI şablon panosunu görüntülemek üzere healthcare#_msft_poa_report açın.

Atıf modellerini keşfedin

Kontrol paneli filtrelerini kullanarak ilişkilendirme modeli türünü değiştirin:

Son dokunuş: Bu tek dokunuş modeli, etkilenen randevunun tüm kredisini son hasta etkileşimine atar. Hastaların randevu almadan önce etkileşimde bulunduğu en son yolculuk, kanal veya pazarlama varlığını belirlemek için bu modeli kullanın.
Doğrusal dokunma: Bu model, randevuya kadar her hasta etkileşimine eşit kredi dağıtır. Randevu zamanlamadan önce hastaların etkileşimde bulunduğu yaygın yolculukları, kanalları ve varlıkları analiz etmek için bunu kullanın.

Pano kutucuklarını görüntüleme

Yolculuklara, kanallara, hizmet hatlarına, ilişkilendirme modellerine ve döneme göre filtrelemek için üst düzey filtreleri kullanın.

Aşağıdaki tabloda, panodaki varsayılan kutucuklar listelenmektedir. Daha fazla ayrıntı için her kutucuğun sağ üst köşesindeki bilgi simgesini seçin. Kuruluşunuzun gereksinimlerine uyacak şekilde varsayılan kutucukları değiştirebilirsiniz:

Kutucuk	Açıklama
Yolculuktaki hastalar	Seçilen yolculuklardaki toplam hasta sayısı.
Yeni hastalar	Tarih filtresinde belirtilen başlangıç tarihinden önce önceden randevusu veya karşılaşması olmayan hastalar.
Randevular planlandı	Zaman filtresi içinde zamanlanmış randevular.
Randevular tamamlandı	Belirtilen zaman filtresinde tamamlanan randevular.
Etkilenen randevulara sahip seçili yolculuklar	Durumları, her yolculuktaki hasta sayısı ve etkilenen randevuların sayısı da dahil olmak üzere, etkilenen randevularla sonuçlanan seçili yolculukların listesi.
Kanal katılımı	Kanal türüne göre etkileşim sayısı.
Duruma göre etkilenen randevular	Duruma göre gruplandırılmış, etkilenen randevuların toplam sayısı.
Kanal etkileşiminden etkilenen randevular	E-posta, SMS veya anında iletme bildirimi yoluyla bir etkileşimi takiben etkilenen randevuların toplam sayısı.
Varlığa göre etkilenen atamalar (İlk 10)	Varlık türü ve adından etkilenen randevuların toplam sayısı.
Zaman içinde planlanan randevular	Belirtilen zaman filtresi içinde bir olayla etkileşim sonucunda alınan randevular.
Konuma göre planlanmış randevular	Konuma göre alınan randevuların sayısı.
Servis hattına göre planlanan randevular	Servis hattı bazında alınan randevu sayısı.

Randevu ilişkilendirme mantığını yapılandırma

Randevu ilişkilendirme mantığını kullanım örneğinize göre yapılandırın. Daha doğru sonuçlar için, bir yolculuk oluştururken isteğe bağlı servis satırı alanı değerini girin.

Varsayılan mantık şöyledir:

Randevu kaydındaki hastanın en az bir pazarlama etkileşimi olmalıdır.
Randevu, pazarlama etkileşimini takip eden belirli sayıda gün içinde alınmalıdır (varsayılan değer 30 gündür).
Randevu hizmet türü, seyahat hizmet türüyle uyumlu olmalıdır.

Power BIiçin Copilot'ı kullanma

Power BI için Copilot'u kullanarak panonuz hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Copilot kiracı ayarları'ndaki kılavuzu kullanarak Copilot kiracı ayarlarını etkinleştirin. Power BI için Copilot'un nasıl etkinleştirileceğini öğrenmek için Power BI için Copilot'a Genel Bakış bölümüne bakın.

Not

Power BI için Copilot yalnızca kutucuklarda bulunan bilgileri sağlayabilir.