Überblick über die Datengrundlagen für das Gesundheitswesen in Datenlösungen für das Gesundheitswesen
Die Funktion Datengrundlagen für das Gesundheitswesen verbessert die Verarbeitung von FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)-Daten innerhalb der Data Lake-Umgebung und strukturiert Daten effizient für Analysen und KI-/Machine Learning-Modellierungen. Diese Datenpipelines vereinfachen oder transformieren die erfassten FHIR-JSON-Daten in eine tabellarische Struktur. Die Daten werden dann im Delta-Parquet-Format gespeichert, um sie für die Analysewerkzeuge und die Speichereffizienz zu optimieren.
Nach der Transformation können Sie die tabellarischen Daten mit herkömmlichen SQL-Tools abfragen. Sie können umfangreiche Analysen zu verschiedenen Aspekten von Gesundheitsdaten aktivieren, z. B. zu klinischen, finanziellen (Ansprüche und erweiterte Leistungen) und administrativen Datenmodulen. Die Nutzung dieser Pipelines für Gesundheitsdaten optimiert den Transformationsprozess und verbessert letztendlich die Analysefunktionen für eine fundierte Entscheidungsfindung in Szenarien für das Gesundheitswesen.
Die Funktion bietet außerdem folgende Möglichkeiten:
Exploration und Visualisierung von Daten: Mit SQL-Endpunkten können Sie T-SQL verwenden, um die tabellarischen Daten abzufragen, was sowohl spontane als auch umfangreiche Analysen erleichtert. Sie können auch Power BI verwenden, um die in OneLake gespeicherten Daten zu visualisieren. Sie können dynamische Dashboards, aufschlussreiche Berichte sowie visuell ansprechende Diagramme und Grafiken erstellen. Diese umfassende Suite von Funktionen ermöglicht es Benutzern, Daten auf sinnvolle und umsetzbare Weise zu untersuchen und zu präsentieren. Sie fördert eine fundierte Entscheidungsfindung und verbessert die datengestützten Erkenntnisse insgesamt.
Data Mining und maschinelles Lernen: Sie können tabellarische Daten verwenden, um fortschrittliche Data-Mining- und Machine Learning-Techniken anzuwenden und so wertvolle Muster, Trends, Assoziationen und Vorhersagen in Ihren Daten zu entdecken. Diese leistungsstarken Analysemethoden helfen Ihnen, Ihre Daten besser zu verstehen und ihren Wert zu maximieren.
Anmerkung
Sie benötigen die Funktion Datengrundlagen für das Gesundheitswesen, um andere Funktionen von Datenlösungen für das Gesundheitswesen ausführen zu können. Stellen Sie sicher, dass Sie zuerst diese Funktion bereitstellen, bevor Sie versuchen, die anderen Funktionen bereitzustellen.
Informationen zum Bereitstellen und Verwenden von Datengrundlagen für das Gesundheitswesen finden Sie unter:
- Datengrundlagen für das Gesundheitswesen bereitstellen
- Erfassen klinischer Daten mithilfe von Datengrundlagen für das Gesundheitswesen
Konzeptionelle Architektur
Gesundheitsorganisationen stehen vor der Herausforderung, die Nachfrage nach Echtzeitzugriff auf cloudbasierte Daten zu erfüllen und gleichzeitig einen sicheren Austausch zwischen Teams zu gewährleisten. Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric helfen Ihnen, diese Herausforderungen zu meistern, indem sie die Art und Weise, wie Sie Daten verwalten, standardisieren und Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten. Sie können Daten gemäß Branchenstandards vereinheitlichen, transformieren und anreichern. Sie können auch nahtlos mit anderen Teams zusammenarbeiten und erweiterte Analysen verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Anwendungen der nächsten Generation zu entwickeln.
Die Datengrundlagen für das Gesundheitswesen und die klinische Erfassungsarchitektur bilden einen umfassenden klinischen Pipeline-Flow. Jede Komponente in diesem Flow ist so orchestriert, dass sie mit dem ihr zugewiesenen Lakehouse interagiert. Wenn Sie diese Funktion bereitstellen, stehen die entsprechenden Notebooks und Lakehouses in Ihrem Fabric-Arbeitsbereich zur Verfügung, die ihre Funktionen für die Zusammenarbeit veranschaulichen. Weitere Informationen zur Datenarchitektur und -verwaltung finden Sie unter Datenarchitektur und -Management in Datenlösungen für das Gesundheitswesen.
Was wird nicht unterstützt?
- Löschen von FHIR-Ressourcen
- Erfassen von Daten aus FHIR-Services, die nicht von Microsoft stammen, z. B. Google Cloud Healthcare API oder der verwalteten FHIR-API von AWS HealthLake.