Vue d’ensemble de l’enrichissement de notes cliniques non structurées (version préliminaire) dans les solutions de données de santé
Important
- Cette fonctionnalité est en version préliminaire.
- Les fonctionnalités en version préliminaire ne sont pas destinées à une utilisation en production et peuvent être restreintes. Ces fonctionnalités sont disponibles avant une publication officielle afin que les clients puissent y accéder de façon anticipée et fournir des commentaires.
- Pour consulter les conditions d’utilisation du service, voir Solutions de données de santé Microsoft Fabric.
L’enrichissement des notes cliniques non structurées (version préliminaire) est une fonctionnalité qui utilise le service Text Analytics for health de Azure AI Language pour l’extraction et la structuration des données, améliorant ainsi leur potentiel analytique. Ce service extrait des entités clés Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) de notes cliniques non structurées et crée des données structurées à partir de ces notes cliniques. Vous pouvez ensuite analyser les données structurées pour obtenir des informations, des prédictions et des mesures de qualité pour améliorer les résultats médicaux des patients.
Text Analytics for Health permet l’étiquetage des informations grâce à la reconnaissance d’entités nommées (NER) et à la liaison d’entités. Vous pouvez utiliser ce service comme composant modulaire dans les pipelines de données des solutions de données de santé pour créer des données FHIR structurées à partir de notes cliniques non structurées. Les données FHIR peuvent contenir des références à des documents ou à des parties de documents, appelées DocumentReferences. Ces documents contiennent souvent des informations cliniques riches qui peuvent améliorer le profil clinique d’un patient lorsqu’elles sont converties en données médicales structurées conformes à la norme FHIR. Les notes cliniques sont également une excellente source d’informations qui peuvent être exploitées pour améliorer le parcours de soins d’un patient et fournir de meilleurs résultats. Les analystes et les scientifiques des données peuvent utiliser ces données pour réaliser des analyses exploratoires sur leurs ensembles de données cliniques.
Enrichissement de notes cliniques non structurées (version préliminaire) est une fonctionnalité facultative dans les solutions de données de santé dans Microsoft Fabric. Vous avez la possibilité de décider de l’utiliser ou non, en fonction de vos besoins ou scénarios spécifiques.
Pour savoir comment déployer, configurer et utiliser cette fonctionnalité, consultez :
- Déployer et configurer l’enrichissement de notes cliniques non structurées (version préliminaire)
- Utiliser Enrichissement de notes cliniques non structurées (version préliminaire)
Note
L’enrichissement de notes cliniques non structurées (version préliminaire) ne prend pas en charge l’intégration avec d’autres services de traitement du langage naturel, à l’exception de Azure AI Language’s Text Analytics for Health.
Conditions préalables
L’utilisation du service Text Analytics for Health d’Azure AI Language est facultative. Mais si vous l’utilisez, vous devez accepter les Conditions générales de l’IA responsable pour déployer le service dans votre environnement. Pour les étapes d’installation et les instructions, voir Configurer le service de langage Azure.
Pour consulter les notes de transparence, voir :
- Non de transparence Text Analytics for Health
- note de transparence pour information confidentielle (PII)
- Note de transparence pour Azure Langage de l’IA
Modèle de tarification
Le modèle de tarification se base sur le nombre total d’enregistrements de texte traités par le service API Text Analytics for Health. Un enregistrement texte comporte 1 000 caractères. Cela signifie que pour chaque élément de texte que vous soumettez à l’API pour analyse, le nombre de caractères du texte est divisé par 1 000 pour déterminer le nombre d’enregistrements de texte utilisés. Par exemple, si vous soumettez un texte de 3 200 caractères, il compte pour quatre enregistrements de texte. Le service utilise ce modèle de calcul à des fins de facturation.
Voici la répartition des coûts pour le traitement des documents :
- Pour un maximum de 5 000 enregistrements texte, l’inférence est incluse dans le service.
- Pour 5 000 à 500 000 enregistrements texte, le coût est de 25 USD pour 1 000 enregistrements texte traités.
- Pour 500 000 à 2,5 millions enregistrements texte, le coût est de 15 USD pour 1 000 enregistrements texte traités.
- Pour plus de 2,5 millions enregistrements texte, le coût est de 10 USD pour 1 000 enregistrements texte traités.
Le modèle de tarification vous encourage à traiter de grands volumes de texte en offrant un coût réduit par enregistrement pour les volumes plus importants. Seules les inférences réussies sont facturées.
Pour éviter d’encourir des coûts de traitement, nous limitons le texte documentreferencecontent (notes cliniques) que l’API traite en définissant la valeur du nlp_document_limit paramètre sur 10 dans le notebook healthcare#_msft_ta4h_silver_ingestion. Pour plus d’informations sur le modèle de tarification, consultez Tarification Azure AI Language.