版本資訊 2024：Azure Health Data Services
本文說明 2024 年針對 Azure Health Data Services 中 FHIR® 服務、DICOM® 服務和 MedTech 服務所發行的功能、增強功能和 Bug 修正。
2024 年 4 月
DICOM 服務
增強的Upsert作業
增強的 Upsert 作業可讓您將 DICOM 映射上傳至伺服器，並在它已經存在時順暢地取代它。 在此增強功能之前，用戶必須執行Delete作業，後面接著 STOW-RS，才能達到相同的結果。 透過增強的 Upsert 作業，管理 DICOM 映射更有效率且簡化。
必要屬性的擴充記憶體
DICOM 服務可讓用戶上傳大小高達 4 GB 的 DICOM 檔案。 不允許單一要求中的單一 DICOM 檔案或檔案組合超過此限制。
FHIR 服務
大量刪除作業已正式推出
大量刪除作業允許跨不同層級刪除 FHIR 資源，讓醫療保健組織能夠遵守數據保留原則，同時提供異步處理功能。 大量刪除作業的優點如下：
- 在不同的層級執行大量刪除：大量刪除作業可讓您以異步方式從 FHIR 伺服器刪除資源。 您可以在不同層級執行大量刪除：
- 系統層級：可跨所有資源類型刪除 FHIR 資源。
- 個別資源類型：允許刪除特定的 FHIR 資源。
- 可自定義：查詢參數允許篩選原始資源以進行目標刪除。
- 異步處理：作業是異步的，提供輪詢端點來追蹤進度。
深入了解：
2024 年 3 月
DICOM 服務
與 Azure Data Lake 儲存體 整合已正式推出
Azure Data Lake 儲存體 Azure Health Data Services 中 DICOM 服務的整合已正式推出。 DICOM 服務會使用 DICOMweb 標準，為醫療影像數據提供雲端規模的記憶體。 透過整合 Azure Data Lake 儲存體，組織可以完全掌控其映像數據，並增加透過 Azure 記憶體生態系統和 API 存取和使用該數據的彈性。
藉由搭配 DICOM 服務使用 Azure Data Lake 儲存體，組織就能夠：
- 使用 Azure 記憶體 API 和 DICOMweb API，直接存取 DICOM 服務所儲存的醫療影像數據，以提供更多彈性來存取及處理數據。
- 開啟醫療影像數據，以使用 Azure 記憶體的整個生態系統，包括 AzCopy、Azure 儲存體 Explorer 和數據移動連結庫。
- 使用原生與 Azure Data Lake 儲存體 整合的服務，來解除鎖定新的分析和 AI/ML 案例，包括 Azure Synapse、Azure Databricks、Azure 機器學習 和 Microsoft Fabric。
- 授與控制器許可權、存取控制、階層和規則。
深入了解：
FHIR 服務
配套平行處理 （GA）
套件組合預設會在 FHIR 服務中以序列方式執行。 為了改善套件組合呼叫的輸送量，我們已啟用平行處理。
深入了解：
匯入作業接受單一檔案中的多個資源類型
允許在要求參數中具有每個輸入檔的資源類型匯入作業。 透過這項增強功能，您可以在單一檔案中傳遞多個資源類型。
錯誤修正
已修正：匯入作業會擷取具有相同資源類型和 lastUpdated 域值的資源。 在此變更之前，以相同類型和
lastUpdated域值在批次中執行的資源不會內嵌至 FHIR 服務。 此錯誤修正解決了問題。 請參閱 PR#3768。已修正：使用 3 個以上的自定義搜尋參數進行 FHIR 搜尋。 在此修正之前，FHIR 搜尋查詢位於根目錄的三個或多個自定義搜尋參數導致 HTTP 狀態代碼 504。 請參閱 PR#3701。
已修正：改善套件組合處理的效能。 更新 工作執行方法，導致組合處理效能改善。 請參閱 PR#3727。
2024 年 2 月
FHIR 服務
已啟用計算所有版本的資源
查詢參數 _summary=count 和 _count=0 可以新增至 _history 端點，以取得所有已建立版本的資源計數。 此計數包括歷程記錄和虛刪除的資源。
Revinclude 搜尋可以參考具有通配符的所有資源
FHIR 服務支援使用 revinclude的通配符搜尋。 將 新增 *.* 至查詢中的 revinclude 查詢參數，以指示 FHIR 服務參考對應至來源資源的所有資源。
錯誤修正
已修正：使用效能增強功能改善 FHIR 查詢回應時間。 若要改善效能，可以針對用於排序的搜尋參數指定遺漏修飾詞。 請參閱 PR#3655。
已修正：匯入作業會接受非循序資源版本的擷取。 在此變更之前，作業中的
import累加模式假設版本是循序整數。 修正這個錯誤之後，版本可以以非佇列順序內嵌。 請參閱 PR#3685。
2024 年一月
DICOM 服務
大量更新檔案
大量更新作業可讓您變更 DICOM 服務中儲存之多個檔案的映射元數據。 例如，大量更新可讓您針對單一異步操作中的一或多個研究修改 DICOM 屬性。 您可以使用 API 對患者人口統計執行更新，並避免重複耗時上傳的成本。
除了效率提升之外，大量更新功能會保留變更摘要中的變更記錄，並保存原始、未修改的實例以供日後擷取。
深入了解：
FHIR 服務
選擇的搜尋參數 （預覽）
可供預覽的可選取搜尋參數功能可讓您自定義和優化 FHIR 資源的搜尋。 此功能可讓您選擇要啟用或停用 FHIR 服務的內建搜尋參數。 只要啟用所需的搜尋參數，您就可以儲存更多 FHIR 資源，並可能改善 FHIR 搜尋查詢的效能。
深入了解：
將 FHIR 服務與 Azure Active Directory B2C 整合
醫療保健組織可以使用 Azure Health Data Services 中的 FHIR 服務搭配 Azure Active Directory B2C（Azure AD B2C）。 組織獲得安全且方便的方式，為不同的使用者或群組授與 FHIR 服務的存取權，而不需在其組織的 Microsoft Entra ID 租使用者中建立或傳入用戶帳戶。 透過這項整合，組織可以：
- 使用其他識別提供者，透過SMART on FHIR 範圍來驗證和存取FHIR資源。
- 使用SMART on FHIR 範圍來管理和自定義使用者訪問許可權，這些範圍支援精細訪問控制、FHIR 資源類型和互動，以及使用者的基礎許可權。
相關內容：
- 使用 Azure Active Directory B2C 授與 FHIR 服務的存取權
- 設定 FHIR 服務的多個服務識別提供者
- 針對 FHIR 服務的識別提供者設定進行疑難解答
- 為 FHIR 服務啟用 SMART on FHIR
- 範例：Azure ONC （g）（10） SMART on FHIR
要求最多 100 TB 的記憶體
FHIR 服務可以儲存和交換大量的健康情況數據，而且每個 FHIR 服務實例預設的記憶體限製為 4 TB。 如果您有更多數據，您可以要求 Microsoft 增加最多 100 TB 的 FHIR 服務記憶體。
透過更多記憶體，組織可以處理大型數據集，以啟用分析案例。 例如，您可以使用更多記憶體來管理人口健康、進行研究，以及從健康數據取得新的見解。 此外，更多記憶體可讓具有大量數據（大於 4 TB）的 Azure API for FHIR 客戶移轉至 Azure Health Data Services 中的 FHIR 服務。
若要要求大於 4 TB 的記憶體，請在 Azure 入口網站 上建立支援要求，並使用問題類型服務與訂用帳戶限制（配額）。
注意
由於記憶體的計費計量有問題，選擇超過 4 TB 的記憶體容量的客戶，在問題解決之前，不會針對記憶體收取費用。