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Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion) in Datenlösungen für das Gesundheitswesen bereitstellen und konfigurieren

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[Dieser Artikel ist Teil der Dokumentation zur Vorabversion und kann geändert werden.]

Anmerkung

Dieser Inhalt wird derzeit aktualisiert.

Die Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion) verwendet die Text Analytics for Health von Azure AI Language, um unstrukturierte klinische Notizen für die Analyse zu extrahieren und zu strukturieren. Sie können diese Funktion nach der Bereitstellung von Datenlösungen für Gesundheitsdaten in Ihrem Fabric-Arbeitsbereich und der Funktion „Datengrundlagen für das Gesundheitswesen“ bereitstellen und konfigurieren.

Die Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion) ist eine optionale Funktion in den Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric. Sie haben die Flexibilität zu entscheiden, ob Sie es verwenden möchten oder nicht, abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen oder Szenarien.

Anforderungen

Azure Language Service einrichten

  1. Wechseln Sie zum Azure-Portal.

  2. Wählen Sie auf der Startseite Ressource erstellen aus, suchen Sie nach Ressourcengruppe, und erstellen Sie eine neue Azure-Ressourcengruppe.

  3. Stellen Sie sicher, dass Sie über die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) in Azure Besitzer oder Benutzerzugriffsadministrator für die Ressourcengruppe verfügen. Um die Berechtigungen zuzuweisen, befolgen Sie die Schritte unter Zugriff gewähren.

  4. Kehren Sie nach dem Erstellen der Ressourcengruppe zur Startseite zurück, wählen Sie Ressource erstellen aus, suchen Sie nach Language Service, und stellen Sie einen neuen Azure Language Service für Ihre Ressourcengruppe bereit. Verwenden Sie die Standardsetupeinstellungen.

    Ein Screenshot mit dem Azure Language Service

Wichtig

Für die Bereitstellung des Sprachdiensts müssen Sie die Bedingungen des Hinweises zur verantwortungsvollen KI im Azure-Portal akzeptieren. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Bedingungen lesen, wenn Sie den Sprachdienst zu Ihrer Ressourcengruppe hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Transparenzhinweisen:

Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion)

Sie können die Funktion mithilfe des Setup-Moduls bereitstellen, das unter Datenlösungen für das Gesundheitswesen: Datengrundlagen für das Gesundheitswesen bereitstellen erläutert wird. Geben Sie auf der Einstellungsseite den Azure Key Vault-Wert an, um die Daten in Ihrem Key Vault zu verknüpfen.

Wenn Sie das Setup-Modul nicht zum Bereitstellen der Funktionalität verwendet haben und stattdessen die Kachel der Funktionalität verwenden möchten, gehen Sie folgendermaßen vor:

  1. Rufen Sie die Homepage für Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Fabric auf.

  2. Wählen Sie die Kachel Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen (Vorschauversion) aus.

    Ein Screenshot mit der Kachel „Funktionalität“.

  3. Auf der Funktionsseite wählen Sie im Arbeitsbereich bereitstellen aus.

    Ein Screenshot, der zeigt, wie die Funktionalität im Arbeitsbereich bereitgestellt wird.

  4. Die Bereitstellung kann einige Minuten dauern. Schließen Sie die Registerkarte oder den Browser nicht, während die Bereitstellung ausgeführt wird. Während Sie warten, können Sie in einer anderen Registerkarte arbeiten.

    Nach Abschluss der Bereitstellung wird eine Benachrichtigung in der Meldungsleiste angezeigt.

  5. Wählen Sie in der Meldungsleiste die Option Funktion verwalten aus , um zur Seite Funktionsverwaltung zu gelangen.

    Hier können Sie die mit der Funktion bereitgestellten Artefakte anzeigen, konfigurieren und verwalten.

Artefakte

Die Funktion installiert ein Notebook und eine Datenpipeline in Ihrer Datenlösungsumgebung für das Gesundheitswesen.

Artefakt typ Eigenschaft
healthcare#_msft_ta4h_silver_ingestion Notizbuch Verwendet die Azure Text Analytics for Health NLP API, um unstrukturierte Textdaten zu verarbeiten und zu analysieren.
healthcare#_msft_clinical_notes_enrichment Datenpipeline Führt nacheinander eine Reihe von Notebooks aus, um wichtige FHIR-Entitäten (Fast Healthcare Interoperability Resources) aus unstrukturierten klinischen Notizen zu extrahieren, die Daten zu strukturieren und die Ergebnisse im Silver Lakehouse zu speichern.

Überprüfen Sie die Notebook-Konfiguration.

Das healthcare#_msft_ta4h_silver_ingestion-Notebook führt das NLPIngestionService-Modul in der Bibliothek für Datenlösungen für das Gesundheitswesen aus und verwendet die Azure Text Analytics for Health. Bei diesem Dienst handelt es sich um eine NLP-API (Natural Language Processing) zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Textdaten. Die Ergebnisse werden im healthcare#_msft_silver Lakehouse gespeichert.

Im Anschluss sind die wichtigsten Konfigurationsparameter dieses Notebooks aufgeführt:

  • NLP-Konfiguration: Hiermit können Sie die NLP-Einstellungen an bestimmte Benutzeranforderungen anpassen.

    • enable_text_analytics_logs: Schalten Sie den Wert auf True oder False für die Aktivierung oder Deaktivierung der API-Protokolle um. Der Wert ist standardmäßig auf False festgelegt. Weitere Informationen zum Aktivieren der Protokollierung finden Sie unter Protokolle aktivieren.
    • nlp_source_table_name: Gibt die Quelltabelle an, die von der Text Analytics for Health verarbeitet werden soll.
    • nlp_document_limit: Legt den Grenzwert für die Anzahl der Dokumente fest, die die Text Analytics for Health verarbeiten kann. Der Standardwert ist auf 10 festgelegt, mit einem maximalen Fallback von 1.000 Dokumenten. Dann können Sie diesen Wert bei Bedarf anpassen. Beachten Sie jedoch die Auswirkungen auf die Kosten, wie unter Preismodell erläutert.

Dieses Notebook wird mit vorkonfigurierten Werten bereitgestellt, die zum Ausführen der zugehörigen Datenpipeline erforderlich sind. Einige Konfigurationsparameter erben von der globalen Konfiguration. Standardmäßig wird von Ihnen nicht erwartet, dass Sie Änderungen an den Notebook-Konfigurationsdateien vornehmen. Bei Bedarf können Sie das Notebook öffnen und die Konfiguration überprüfen.