Что такое Анализ текста для здоровья?

Важно!

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 Анализ текста для 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 упоминание в тексте. Эта возможность может не охватывать все потенциальные SDOH и не является производным выводов на основе SDOH или этнической принадлежности (например, информация об использовании веществ возникает, но злоупотребление веществами не выводится). Все решения, использующие выходные данные Анализ текста для здравоохранения, которые влияют на выделение отдельных лиц или ресурсов (включая, но не ограничивается, теми, которые связаны с выставлением счетов, человеческими ресурсами или управлением лечением) должны приниматься с помощью человеческого надзора и не основаны исключительно на результатах модели. Цель возможности извлечения SDOH и этнической принадлежности заключается в том, чтобы помочь поставщикам улучшить результаты здравоохранения, и не следует использовать для стигмы или рисования отрицательных выводов о пользователях или потребителей данных SDOH, или популяции пациентов за пределами указанной цели помочь поставщикам улучшить результаты здравоохранения.

Анализ текста для работоспособности является одним из предварительно созданных функций, предлагаемых Язык ИИ Azure. Это облачная служба API, которая применяет аналитику машинного обучения для извлечения и маркировки соответствующей медицинской информации из различных неструктурированных текстов, таких как заметки врача, сводки, клинические документы и электронные медицинские записи.

Эта документация включает статьи следующих видов:

  • В кратком руководстве показано краткое руководство по выполнению первого запроса 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.

Функции Анализа текста для здравоохранения

Анализ текста для работоспособности выполняют четыре ключевых функции, которые называются распознаванием сущностей, извлечением отношений, связыванием сущностей и обнаружением утверждений, все с одним вызовом API.

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

Text Analytics for health NER

Анализ текста для здоровья может получать неструктурированный текст на английском, немецком, французском, итальянском, испанском, португальском и иврите.

Кроме того, Анализ текста для работоспособности могут возвращать обработанные выходные данные с помощью структуры ресурсов быстрого взаимодействия со здравоохранением (FHIR), которая обеспечивает интеграцию службы с другими электронными системами работоспособности.

Сценарии использования

Анализ текста для здоровья можно использовать в нескольких сценариях в различных отраслях. Ниже приведены некоторые распространенные мотивы клиентов для использования Анализ текста для здоровья:

  • Помощь и автоматизация обработки медицинских документов путем надлежащего медицинского написания кода для обеспечения точного 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.
  • Упрощение и поддержка внедрения стандартов HL7 для улучшения обмена, интеграции, совместного использования, получения и доставки электронных сведений о здравоохранении во всех медицинских службах.

Примеры вариантов использования:

Вариант использования Description
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 Решения power для планирования, поддержки принятия решений, анализа рисков и многого другого на основе моделей прогнозирования, созданных из исторических данных.
Аннотировать и курировать медицинскую информацию Поддержка решений для заметки и лечения клинических данных, таких как автоматизация клинического кодирования и оцифровки вручную созданных данных.
Просмотр и отчет о медицинских сведениях Поддержка решений для создания отчетов и пометки возможных ошибок в медицинской информации, полученной в результате обзорных процессов, таких как проверка 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 Анализ текста для работоспособности

Чтобы использовать Анализ текста для работоспособности, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете выходные данные 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 Description
Студия службы "Язык" Language Studio — это веб-платформа, которая позволяет попробовать связывание сущностей с текстовыми примерами без учетной записи Azure и собственных данных при регистрации. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по веб-сайту Или языковой студии Language Studio.
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 Анализ текста работоспособности.
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 работоспособности предназначено для получения неструктурированного текста для анализа. Дополнительные сведения см. в разделе об ограничениях данных и служб.

Анализ текста для работоспособности работает с различными языками ввода. Дополнительные сведения см. в разделе Поддержка языков.

Справочная документация и примеры кода

Как вы используете эту функцию в приложениях, ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для языка искусственного интеллекта Azure:

Вариант разработки и язык Справочная документация Примеры
REST API Документация по REST API
C# Документация по C# Примеры C#
Java Документация по Java Примеры для Java
JavaScript Документация по работе с JavaScript. Примеры JavaScript
Python Документация по Python. Примеры для Python

Ответственное использование ИИ

Система ИИ включает в себя технологию, людей, которые будут использовать ее, людей, которые будут затронуты ею, и среды, в которой она развернута. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности для Анализа текста для сферы здравоохранения, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании искусственного интеллекта в ваших системах. Дополнительные сведения см. в следующих статьях: