Überblick über Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric
Gesundheitsorganisationen müssen riesige Datenmengen analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Daten sind jedoch oft unstrukturiert oder halbstrukturiert, was den Zugriff und die Nutzung erschwert. Derzeit stehen Gesundheitsorganisationen vor den folgenden Herausforderungen in Bezug auf Daten und Analysen:
Unstrukturierte und unzugängliche Daten: Die meisten Gesundheitsdienstleister haben 50 % bis 90 % ihrer Daten in Silos. Diese Segregation schränkt den Fortschritt bei medizinischen Behandlungen und Technologien ein. Sie schränkt auch die Fähigkeit zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein.
Eingeschränkter Einblick in Patientenerfahrungen: Für Gesundheitsorganisationen ist es schwierig, Notfälle vorherzusagen, die Diagnostik zu verbessern und Behandlungen auf der Grundlage klinischer Muster zu optimieren.
Schwierigkeiten, die Erkenntnisse voll auszuschöpfen: Gesundheitsdienstleister berichten, dass sie etwa 60 % bis 70 % der wertvollen Analysezeit für die Verarbeitung von Gesundheitsdaten aufwenden.
Um diese Herausforderungen effektiv anzugehen, müssen Organisationen ihre Fähigkeit verbessern, Daten für die Gewinnung klinischer Erkenntnisse und die Implementierung wertorientierter Versorgungsmodelle zu nutzen. Sie müssen verschiedene Arten von Daten verwenden, z. B.:
- Klinische Daten
- Engagementdaten
- Bilddaten
- Genomik
- Auf Unterhaltung bezogen
- Ansprüche
- SDOH (Soziale Determinanten für Gesundheit)
Unter Berücksichtigung dieser Branchenlandschaft führen wir Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric ein, unsere auf der Microsoft Fabric-Plattform aufbauende Enterprise-Analytics-Lösung. Microsoft Fabric ermöglicht Ihnen die Verwaltung Ihrer Daten an einem Ort mit einer Reihe von Analysefunktionen, die nahtlos zusammenarbeiten. Es bietet ein umfassendes Ökosystem für Datenintegration, Datentechnik, Echtzeitanalyse, Datenwissenschaft und Business Intelligence, ohne die Privatsphäre und Sicherheit Ihrer Daten zu gefährden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Microsoft Fabric?.
Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric helfen Ihnen, die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen, indem die kritische Notwendigkeit der effizienten Umwandlung von Daten aus dem Gesundheitswesen in ein geeignetes Format für die Analyse erfüllt wird. Mit diesen Lösungen können Sie umfassende Analysen durchführen, umfangreiche Analysen ausführen und generative KI mit Ihren Gesundheitsdaten vorantreiben. Durch die Nutzung intuitiver Tools wie Datenpipelines und Transformationen können Sie in komplexen Datensets navigieren und diese verarbeiten und so die mit unstrukturierten Datenformaten verbundenen Herausforderungen meistern.
Die Lösung ermöglicht es Ihnen, Datensilos aufzubrechen und unterschiedliche Gesundheitsdaten in einem einzigen einheitlichen Speicher zu harmonisieren, in dem Analyse- und KI-Workloads in großem Umfang ausgeführt werden können. Diese Lösungen helfen Ihnen, unstrukturierte oder halbstrukturierte Gesundheitsdaten in eine tabellarische Form umzuwandeln, die im Data Lake beibehalten werden kann, um die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit für weitere Analysen zu gewährleisten. Durch die direkte Bereitstellung der Lösungen in einem Fabric-Arbeitsbereich können Sie die Leistungsfähigkeit der Funktionen für die automatische Skalierung nutzen, die integrierten serverlosen SQL-Pools innewohnen, und so sowohl die Leistung als auch die Skalierbarkeit optimieren. Diese Integration ermöglicht es Ihnen, das gesamte Spektrum an Analysetools in einer vertrauten Arbeitsumgebung anzuwenden, die Produktivität zu steigern und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit den neuen Funktionen der Datenlösungen für das Gesundheitswesen können Sie verwertbare Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, Innovationen vorantreiben und die Patientenergebnisse verbessern.
Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric umfassen derzeit die folgenden Lösungen/Funktionen:
Datengrundlagen für das Gesundheitswesen: Richten Sie Ihren Datenbestand für das Gesundheitswesen schnell mit FHIR-Datenstandards und einsatzbereiten Datenpipelines ein, die darauf ausgelegt sind, Daten für Analysen und KI-/Machine Learning-Modellierungen effizient zu strukturieren. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über Datengrundlagen für das Gesundheitswesen.
Kohorten ermitteln und erstellen (Vorschauversion): Untersuchen Sie multimodale Daten mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache, und erstellen Sie Kohorten für nachgelagerte Forschung und KI-Innovationen. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über Kohorten ermitteln und erstellen (Vorschauversion).
Azure Health Data Services ‑ Datenexport Bringen Sie Ihre FHIR-Daten (Fast Healthcare Interoperability Resources) vom FHIR-Dienst Azure Health Data Service zu Fabric OneLake. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über Azure Health Data Services – Datenexport.
DICOM-Datentransformation: Bringen Sie Ihre DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)-Daten zu OneLake. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die DICOM-Datentransformation.
CMS-Anspruchsdatentransformationen (Vorschauversion): Bringen Sie Ihre CMS CCLF-(Centers for Medicare & Medicaid Services Claim and Claim Line Feed)-Daten zu OneLake. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über CMS-Anspruchsdatentransformationen (Vorschauversion)
SDOH-Datensets – Transformationen (Vorschauversion): Bringen Sie Ihre SDOH (Social Determinants of Health)-Datensets zu OneLake. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über SDOH-Datasets – Transformationen (Vorschauversion)
Die Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion): Verwenden Sie die Text Analytics for Health-Dienste für das Gesundheitswesen von Azure KI Language, um unstrukturierte klinische Notizen für die Analyse zu extrahieren und zu strukturieren. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion).
OMOP-Transformationen: Bereiten Sie Daten für standardisierte Analysen durch offene Community-Standards der Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) auf. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über OMOP-Transformationen.
Dynamics 365 Customer Insights - Data-Aufbereitung: Verbinden Sie Dynamics 365 Customer Insights mit Ihrem OneLake on Fabric, um Patienten- oder Mitgliederlisten für die Kontaktaufnahme zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die Dynamics 365 Customer Insights - Data-Aufbereitung.
Pflegeverwaltungsanalyse (Vorschauversion): Gewinnen Sie Einblicke in Patienten mit hohem Risiko und steigendem Risiko und ermöglichen Sie rechtzeitige Interventionen mit geeigneten Pflegeplanmaßnahmen. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die Pflegeverwaltungsanalyse (Vorschauversion).
Analyse der Patientenkontaktaufnahme (Vorschauversion) Übertragen Sie Ihre Marketingdaten von Dynamics 365 zu OneLake, harmonisieren Sie sie mit Patientendaten in FHIR, und nutzen Sie Power BI-Vorlagen zur Verbesserung der Patientenbindung. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die Analyse der Patientenkontaktaufnahme (Vorschauversion).
Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric enthalten Beispieldaten, die Sie zum Testen der Lösungen verwenden können. Alternativ können Sie auch Ihre eigenen Daten direkt in OneLake erfassen.