Поделиться через

Обзор оркестрации смешанной аналитики ИИ (предварительная версия) в решениях для данных здравоохранения

Внимание!

  • Это предварительная версия функции.
  • Предварительные версии функций не предназначены для использования в производственной среде, а их функциональность может быть ограничена. Они доступны перед официальным выпуском, чтобы клиенты могли досрочно получить доступ и предоставить отзывы.
  • Условия предоставления услуг см. в разделе Решения для данных здравоохранения в Microsoft Fabric.

Возможность оркестрации смешанной аналитики ИИ (предварительная версия) в решениях для данных здравоохранения предоставляет структурированную платформу, которая позволяет создавать, развивать и управлять полностью отслеживаемыми обогащениями данных с помощью ИИ для здравоохранения. Это решение помогает связать службы и модели ИИ с данными здравоохранения и интегрировать сгенерированные ИИ аналитики обратно в пространство данных здравоохранения. Эта функция поддерживает расширенную аналитику, обеспечивая при этом согласованность, точность и надежность.

Поскольку возможности преобразования данных в решениях для данных здравоохранения Microsoft Fabric позволяют принимать, хранить и анализировать смешанные данные, базовые модели здравоохранения могут использовать эти стандартизированные данные для получения дополнительной аналитики. Когда вы объединяете эти аналитики ИИ с существующими данными здравоохранения в вашем пространстве данных, это открывает новые сценарии аналитики.

Диаграмма, демонстрирующая возможности функции оркестрации смешанной аналитики ИИ.

Платформа оркестрации смешанной аналитики ИИ (предварительная версия) позволяет создавать обогащения масштабируемым и эффективным способом. Он использует иерархию ресурсов данных, таких как хранилища данных, наборы данных и представления, которые помогают избежать избыточных вызовов API. Эта возможность использует конвейер преобразования для принятия сгенерированных ИИ аналитик через слои озера данных медальона решений для данных здравоохранения и сохраняет эти аналитики в хранилище обогащения на серебряном уровне. Он поддерживает следующие типы обогащения:

  • Текст
  • Object
  • Внедрения
  • Двумерная сегментация изображения
  • Трехмерная сегментация изображения

Эта возможность также предлагает следующие пять готовых к использованию собственных моделей для автоматизированного обогащения с помощью ИИ:

  • Text Analytics for Health: используйте Text Analytics for Health, чтобы извлекать медицинские сущности, такие как диагнозы и лекарства, из неструктурированных данных.

  • Анализ тональности с помощью OpenAI: использует GPT-4o для анализа тональности текстовых расшифровок для таких категорий, как услуги врачей, услуги персонала, помещения и стоимость.

  • Извлечение социальных детерминант здоровья (SDOH) с помощью OpenAI: используется GPT-4o для извлечения факторов SDOH из разговорных данных на основе категорий, определенных CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services).

  • MedImageInsight: используйте модель ИИ для здравоохранения MedImageInsight для создания интеграций медицинских изображений.

  • MedImageParse: используйте модель ИИ для здравоохранения MedImageParse, чтобы обеспечить сегментацию, обнаружение и признание объектов различных типов и модальностей визуализации.

Оркестрация смешанной аналитики ИИ (предварительная версия) является необязательной возможностью в решениях для данных здравоохранения в Microsoft Fabric. Вы можете решить, использовать его или нет, в зависимости от ваших конкретных потребностей или сценариев.

Заметка

В этой статье содержатся сведения о предварительном выпуске, которые могут быть изменены до того, как эта функция станет доступна.