O que é a Análise de Texto para a saúde?
Importante
A Análise de Texto para integridade é um recurso fornecido "COMO ESTÁ" e "COM TODAS AS FALHAS". A Análise de Texto para Saúde não se destina nem é disponibilizada para uso como dispositivo médico, suporte clínico, ferramenta de diagnóstico ou outra tecnologia destinada a ser usada no diagnóstico, cura, mitigação, tratamento ou prevenção de doenças ou outras condições, e nenhuma licença ou direito é concedido pela Microsoft para usar esse recurso para tais fins. Esta capacidade não foi concebida nem se destina a ser implementada ou implementada como um substituto do aconselhamento médico profissional ou da opinião sobre cuidados de saúde, diagnóstico, tratamento ou julgamento clínico de um profissional de saúde, e não deve ser utilizada como tal. O cliente é o único responsável por qualquer uso de Análise de Texto para saúde. O cliente deve licenciar separadamente todo e qualquer vocabulário de origem que pretenda usar sob os termos definidos para esse UMLS, Metathesaurus, Contrato de Licença, Apêndice ou qualquer link equivalente futuro. O cliente é responsável por garantir a conformidade com esses termos de licença, incluindo quaisquer restrições geográficas ou outras restrições aplicáveis.
A Análise de Texto para a Saúde agora permite a extração de Determinantes Sociais da Saúde (SDOH) e menções étnicas no texto. Esta capacidade pode não abranger todos os potenciais SDOH e não deriva inferências com base no SDOH ou etnia (por exemplo, informações sobre o uso de substâncias são reveladas, mas o abuso de substâncias não é inferido). Todas as decisões que aproveitam os resultados da Análise de Texto para a saúde que afetam os indivíduos ou a alocação de recursos (incluindo, mas não limitado a, aquelas relacionadas à cobrança, recursos humanos ou tratamento gerenciando cuidados) devem ser tomadas com supervisão humana e não ser baseadas apenas nas descobertas do modelo. O objetivo da capacidade de extração de SDOH e etnia é ajudar os provedores a melhorar os resultados de saúde e não deve ser usado para estigmatizar ou tirar inferências negativas sobre os usuários ou consumidores de dados SDOH, ou populações de pacientes além do propósito declarado de ajudar os provedores a melhorar os resultados de saúde.
A Análise de Texto para integridade é um dos recursos pré-criados oferecidos pela Linguagem de IA do Azure. É um serviço de API baseado em nuvem que aplica inteligência de aprendizado de máquina para extrair e rotular informações médicas relevantes de uma variedade de textos não estruturados, como anotações médicas, resumos de alta, documentos clínicos e registros de saúde eletrônicos.
Esta documentação contém os seguintes tipos de artigos:
- O artigo de início rápido fornece um pequeno tutorial que o orienta a fazer sua primeira solicitação ao serviço.
- Os guias de instruções contêm instruções detalhadas sobre como fazer chamadas para o serviço usando a API hospedada ou o contêiner do Docker local.
- Os artigos conceituais fornecem informações detalhadas sobre cada um dos recursos do serviço, reconhecimento de entidade nomeado, extração de relação, vinculação de entidade e deteção de asserção.
Análise de texto para recursos de integridade
A Análise de Texto para integridade executa quatro funções principais que são denominadas reconhecimento de entidade, extração de relação, vinculação de entidade e deteção de asserção, tudo com uma única chamada de API.
- Reconhecimento de Entidades Nomeadas
- Extração de Relação
- Associação de Entidades
- Deteção de asserção
O reconhecimento de entidade nomeada é usado para executar uma extração semântica de palavras e frases mencionadas de texto não estruturado que estão associadas a qualquer um dos tipos de entidade suportados, como diagnóstico, nome do medicamento, sintoma/sinal ou idade.
A Análise de Texto para saúde pode receber texto não estruturado em inglês, alemão, francês, italiano, espanhol, português e hebraico.
Além disso, o Text Analytics for health pode retornar a saída processada usando a estrutura Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), que permite a integração do serviço com outros sistemas eletrônicos de saúde.
Cenários de utilização
A Análise de Texto para Saúde pode ser usada em vários cenários em uma variedade de setores. Algumas motivações comuns dos clientes para usar a Análise de Texto para a saúde incluem:
- Auxiliar e automatizar o processamento de documentos médicos através de codificação médica adequada para garantir cuidados e faturamento precisos.
- Aumentar a eficiência da análise de dados de saúde para ajudar a impulsionar o sucesso de modelos de cuidados baseados em valor semelhantes ao Medicare.
- Minimizando o esforço do prestador de cuidados de saúde, automatizando a agregação dos principais dados do paciente para monitorização de tendências e padrões.
- Facilitar e apoiar a adoção de padrões HL7 para melhorar o intercâmbio, integração, compartilhamento, recuperação e entrega de informações eletrônicas de saúde em todos os serviços de saúde.
Exemplos de casos de uso:
| Caso de utilização | Description |
|---|---|
| Extraia insights e estatísticas | Identificar entidades médicas, como sintomas, medicamentos, diagnósticos a partir de documentos clínicos e de pesquisa, a fim de extrair insights e estatísticas para diferentes coortes de pacientes. |
| Desenvolver modelos preditivos usando dados históricos | Potencie soluções para planeamento, apoio à decisão, análise de risco e muito mais, com base em modelos de previsão criados a partir de dados históricos. |
| Anotar e organizar informações médicas | Soluções de suporte para anotação e curadoria de dados clínicos, como a automatização da codificação clínica e digitalização de dados criados manualmente. |
| Rever e comunicar informações médicas | Soluções de suporte para relatar e sinalizar possíveis erros em informações médicas resultantes de processos de revisão, como garantia de qualidade. |
| Ajudar no apoio à decisão | Permitir soluções que forneçam aos seres humanos informações de assistência relacionadas com as informações médicas dos pacientes para decisões mais rápidas e fiáveis. |
Introdução à Análise de Texto para saúde
Para usar a Análise de Texto para integridade, envie texto não estruturado bruto para análise e manipule a saída da API em seu aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem personalização adicional ao modelo usado em seus dados. Há duas maneiras de usar a Análise de Texto para integridade:
| Opção de desenvolvimento | Description |
|---|---|
| Estúdio de linguagem | O Language Studio é uma plataforma baseada na Web que permite que você tente vincular entidades com exemplos de texto sem uma conta do Azure e seus próprios dados quando você se inscreve. Para obter mais informações, consulte o site do Language Studio ou o início rápido do language studio. |
| API REST ou biblioteca de cliente (SDK do Azure) | Integre a Análise de Texto para integridade em seus aplicativos usando a API REST ou a biblioteca de cliente disponível em vários idiomas. Para obter mais informações, consulte o Guia de início rápido da Análise de Texto para integridade. |
| Contêiner do Docker | Use o contêiner do Docker disponível para implantar esse recurso localmente. Esses contêineres docker permitem que você aproxime o serviço de seus dados por motivos de conformidade, segurança ou outros motivos operacionais. |
Requisitos de entrada e limites de serviço
A Análise de Texto para integridade foi projetada para receber texto não estruturado para análise. Para obter mais informações, consulte Limites de dados e serviços.
A Análise de Texto para Saúde funciona com uma variedade de idiomas de entrada. Para obter mais informações, consulte Suporte a idiomas.
Documentação de referência e exemplos de código
À medida que você usa esse recurso em seus aplicativos, consulte a seguinte documentação de referência e exemplos para o Azure AI Language:
| Opção de desenvolvimento / linguagem | Documentação de referência | Exemplos |
|---|---|---|
| API REST | Documentação da API REST | |
| C# | Documentação em C# | Exemplos de C# |
| Java | Documentação Java | Amostras Java |
| JavaScript | Documentação do JavaScript | Exemplos de JavaScript |
| Python | Documentação Python | Amostras de Python |
Utilização responsável da IA
Um sistema de IA inclui a tecnologia, as pessoas que a utilizarão, as pessoas que serão afetadas por ela e o ambiente em que é implantada. Leia a nota de transparência do Text Analytics for health para saber mais sobre o uso e a implantação responsáveis da IA em seus sistemas. Você também pode consultar os seguintes artigos para obter mais informações: