Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
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 использование Анализа текстов в области 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 SDOH и не делает выводов на основе SDOH или этнической принадлежности (например, информация об использовании веществ предоставляется, но о злоупотреблении веществами выводы не делаются). Все решения, использующие результаты текстового анализа для здравоохранения, которые влияют на отдельных лиц или распределение ресурсов (включая, но не ограничиваясь, теми, которые связаны с выставлением счетов, управлением кадровыми ресурсами или лечением), должны осуществляться под контролем человека и не должны основываться исключительно на выводах модели. Цель возможности извлечения SDOH и этнической принадлежности заключается в том, чтобы помочь поставщикам улучшить результаты здравоохранения, и её не следует использовать для стигматизации или вынесения отрицательных суждений о пользователях или потребителях данных SDOH, или популяции пациентов за пределами заявленной цели — помогать поставщикам улучшать результаты здравоохранения.
Анализ текста для здравоохранения — это предварительно созданная основная возможность языка Azure. Анализ текста для здравоохранения использует машинное обучение для идентификации и маркировки медицинской информации в неструктурированном тексте, таких как заметки врача, клинические документы и электронные записи здравоохранения. Он извлекает ключевые данные из источников, таких как эпикризы, для поддержки анализа в области здравоохранения.
Совет
Попробуйте анализ текста для здравоохранения на портале Microsoft Foundry. Там можно использовать существующий ресурс Language Studio или создать новый ресурс Foundry , чтобы использовать эту службу.
Эта документация включает статьи следующих видов:
- В кратком руководстве дается краткий учебник, который помогает вам сделать ваш первый запрос к службе.
- Инструкции содержат подробные инструкции по выполнению вызовов к службе с помощью размещенного API или использования локального контейнера Docker.
- В концептуальных статьях содержатся подробные сведения о каждой функции службы, именованном распознавании сущностей, извлечении реляционных данных, связывании сущностей и обнаружении утверждений.
Анализ текста для функций, связанных со здоровьем
Анализ текста для здоровья выполняет четыре ключевых функции, все через один вызов API:
- Распознавание именованных сущностей
- Извлечение связей
- Связывание сущностей
- Обнаружение утверждений
- Распознавание именованных сущностей
- Извлечение связей
- Связывание сущностей
- Детектирование утверждений
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 здравоохранения может получать неструктурированный текст на английском, немецком, французском, итальянском, испанском, португальском и иврите.
Кроме того, текстовая аналитика для здравоохранения может возвращать обработанные выходные данные с помощью структуры ресурсов для быстрого взаимодействия в здравоохранении (FHIR), которая обеспечивает интеграцию сервиса с другими электронными системами здравоохранения.
Сценарии использования
Анализ текста для здравоохранения можно использовать в нескольких сценариях в различных отраслях. Некоторые распространенные мотивы клиентов для использования текстовой аналитики в здравоохранении включают:
- Помощь и автоматизация обработки медицинских документов путем надлежащего медицинского кодирования для обеспечения точности ухода и выставления счетов.
- Повышение эффективности анализа медицинских данных, помогающих повысить успех моделей на основе ценности, аналогичных Medicare.
- Минимизация усилий поставщика услуг здравоохранения путем автоматизации агрегирования ключевых данных пациентов для мониторинга тенденций и шаблонов.
- Содействие и поддержка внедрения стандартов HL7 в отрасли здравоохранения. Благодаря этим мы помогаем улучшить обмен, интеграцию, обмен, получение и доставку электронных сведений о здравоохранении во всех областях медицинских услуг.
Примеры вариантов использования:
| Вариант использования | Описание |
|---|---|
| Извлечение аналитических сведений и статистики | Определите медицинские сущности, такие как симптомы, лекарства, диагноз из клинических и исследовательских документов, чтобы извлечь аналитические сведения и статистику для различных пациентов когорт. |
| Разработка прогнозных моделей с помощью исторических данных | Энергетические решения для планирования, поддержки принятия решений, анализа рисков и многого другого, основанные на моделях прогнозирования, созданных из исторических данных. |
| Аннотировать и курировать медицинскую информацию | Поддержка решений для аннотации и кураторства клинических данных, таких как автоматизация клинического кодирования и оцифровка вручную созданных данных. |
| Просмотр и подготовка отчета о медицинской информации | Потенциальные ошибки медицинской информации, обнаруженные во время проверок проверки качества. |
| Помощь с поддержкой принятия решений | Включите решения, которые предоставляют людям вспомогательные сведения, относящиеся к медицинской информации пациентов, для более быстрых и надежных решений. |
Начало работы с анализом текста для здоровья
Чтобы использовать Анализ текста для здравоохранения, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете результаты API в вашем приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования Анализа текста для здоровья:
| Вариант разработки | Описание |
|---|---|
| Microsoft Foundry | Foundry — это онлайн-платформа, которая позволяет использовать связывание сущностей с текстовыми примерами с собственными данными после регистрации. Дополнительные сведения см. на веб-сайте Foundry или документации по 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 руководстве для быстрого старта Анализ текста для здравоохранения. |
| 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. |
Требования к входным данным и ограничения службы
Анализ текста для здоровья предназначен для получения неструктурированного текста для анализа. Дополнительные сведения см. в разделе об ограничениях данных и служб.
Анализ текста для здравоохранения совместим с различными языками ввода. Дополнительные сведения см. в разделе Поддержка языков.
Справочная документация и примеры кода
При использовании этой функции в ваших приложениях ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для службы Azure Language в инструменте Foundry.
| Вариант разработки и язык | Справочная документация | Примеры |
|---|---|---|
| REST API | Документация по REST API | |
| C# | Документация по C# | Примеры C# |
| Ява | Документация по Java | Примеры для Java |
| JavaScript | Документация по работе с JavaScript. | Примеры JavaScript |
| Питон | Документация по Python. | Примеры для Python |
Ответственное использование ИИ
Система ИИ включает в себя технологию, отдельных лиц, управляющих системой, людей, которые испытывают их последствия, и более широкую среду, где система функционирует — все это играет роль. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности анализа текста для здравоохранения, чтобы узнать об ответственном использовании и развертывании искусственного интеллекта в ваших системах.