Использование Анализа текста для здравоохранения

Статья
2024-11-21

Внимание

Анализ текста для здравоохранения предоставляется на условиях "как есть" и "со всеми недостатками". Анализ текста для здравоохранения не предназначен для использования в контексте медицинских устройств, клинической поддержки, диагностических средств или других технологий, предназначенных для диагностики, лечения, облегчения симптомов или предотвращения заболеваний или других состояний, и ни одна из лицензий или прав не предоставляется корпорацией Майкрософт для использования этой возможности в таких целях. Эта возможность не предназначена для реализации или развертывания в качестве замены профессиональных медицинских консультаций или врачебного мнения, диагностики, лечения или клинической оценки, проводимых специалистами в сфере здравоохранения, и не должна использоваться таким образом. Клиент несет полную ответственность за любое использование анализа текста для целей здравоохранения. Клиент должен отдельно лицензировать все исходные словари, которые клиент намеревается использовать, в соответствии с условиями, установленными для этого Приложения к лицензионному соглашению метатезауруса унифицированного языка медицинских систем (UMLS) или любой эквивалентной ссылки в дальнейшем. Клиент несет ответственность за соблюдение этих условий лицензии, включая любые географические или другие применимые ограничения.

Анализ текста для здоровья теперь позволяет извлекать социальные детерминанты здоровья (SDOH) и этнические упоминания в тексте. Эта возможность может не охватывать все потенциальные социальные детерминанты здоровья (SDOH) и не делает выводов на основе SDOH или этнической принадлежности (например, предоставляется информация об использовании веществ, но злоупотребление веществами не выводится). Все решения, использующие выходные данные текстовой аналитики для здравоохранения и влияющие на распределение ресурсов или касающиеся отдельных лиц (включая, но не ограничиваясь такими, как выставление счетов, управление человеческими ресурсами или лечением), должны приниматься под контролем человека и не быть основаны исключительно на результатах модели. Цель извлечения данных о SDOH и этнической принадлежности заключается в помощи поставщикам в улучшении медицинских результатов. Эти данные не должны использоваться для стигматизации или формирования негативных выводов о пользователях и потребителях данных SDOH, а также о популяциях пациентов за пределами заявленной цели.

Анализ текста для здоровья можно использовать для извлечения и маркировки соответствующих медицинских сведений из неструктурированных текстов, таких как заметки врачей, сводки, клинические документы и электронные медицинские записи. Служба выполняет распознавание именованных сущностей, извлечение реляционных данных, связывание сущностей и обнаружение утверждений для обнаружения аналитических сведений из входного текста. Сведения о возвращаемых оценках достоверности см. в заметке о прозрачности.

Совет

Если вы хотите протестировать эту функцию без написания кода, используйте Azure AI Foundry.

Существует два способа вызова службы:

Контейнер Docker (синхронно)
Использование веб-API и клиентских библиотек (асинхронный)

Варианты разработки

Чтобы использовать Анализ текста для здравоохранения, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете результаты API в приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования Анализ текста для работоспособности:

Вариант разработки	Описание
Azure AI Foundry	Azure AI Foundry — это веб-платформа, которая позволяет связывать сущности с текстовыми примерами, используя собственные данные при регистрации. Дополнительные сведения см. на веб-сайте Azure AI Foundry или документации по Azure AI Foundry.
REST API или клиентская библиотека (пакет SDK для Azure)	Интегрируйте службу Анализа текста для здравоохранения в приложения с помощью REST API или клиентской библиотеки, доступной на разных языках. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по Анализу текста для здоровья.
Контейнер Docker	Используйте доступный контейнер Docker, чтобы развернуть эту функцию локально. Эти контейнеры Docker позволяют разместить службу ближе к данным, чтобы обеспечивать безопасность, соответствие требованиям и пользоваться другими операционными преимуществами.

Языки ввода

Анализ текста для здравоохранения поддерживает английский язык, а также несколько языков, которые в настоящее время находятся в стадии предварительного просмотра. Вы можете использовать размещенный API или развернуть API в контейнере, как указано в документе Анализ текста для поддержки языков в сфере здравоохранения.

Отправка данных

Чтобы отправить запрос API, вам потребуется конечная точка и ключ ресурса языка.

Примечание.

Ключ и конечную точку для языкового ресурса можно найти на портале Azure. Они находятся на странице "Ключ и конечная точка" ресурса в разделе управления ресурсами.

Анализ выполняется при получении запроса. При отправке запроса с помощью REST API или клиентской библиотеки результаты возвращаются асинхронно. Если вы используете контейнер Docker, они возвращаются синхронно.

При асинхронном использовании этой функции результаты API доступны в течение 24 часов с момента приема запроса и указываются в ответе. По истечении этого периода результаты очищаются и больше не будут доступны для извлечения.

Отправка запроса на ресурсы для быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR)

Ресурсы быстрой интероперабельности в здравоохранении (FHIR) — это стандарт связи в индустрии здравоохранения, разработанный организацией «Уровень Здоровья 7 Интернешнл» (HL7). Стандарт определяет форматы данных (ресурсы) и структуру API для обмена электронными данными здравоохранения. Чтобы получить результат с помощью структуры FHIR, необходимо отправить версию FHIR в тексте запроса API.

Имя параметра	Тип	значение
fhirVersion	строка	`4.0.1`

Получение результатов из функции

В зависимости от запроса API и данных, которые вы отправляете в Анализ текста для работоспособности, вы получите:

Распознавание именованных сущностей используется для выполнения семантического извлечения слов и фраз, упомянутых из неструктурированного текста, связанных с любым из поддерживаемых типов сущностей, таких как диагностика, имя лекарства, симптом или знак или возраст.

Анализ текста для NER для сферы здравоохранения