Vue d’ensemble de l’orchestration des informations IA multimodales (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.
La fonctionnalité Orchestrer des informations IA multimodales (version préliminaire) dans les solutions de données de santé fournit un cadre structuré qui vous permet de créer, de faire évoluer et de gérer des enrichissements de données d’IA de santé entièrement traçables. Il vous aide à connecter les services et les modèles d’IA aux données de santé et à intégrer les informations générées par l’IA dans votre parc de données de santé. Cette fonctionnalité prend en charge l’analyse avancée tout en garantissant la cohérence, la précision et la fiabilité.
Étant donné que les capacités de transformation des données des solutions Microsoft Fabric de données de santé vous permettent d’ingérer, de stocker et d’analyser des données multimodales, les modèles de base de soins de santé peuvent utiliser ces données standardisées pour générer davantage d’informations. Lorsque vous combinez ces informations d’IA avec les données de santé existantes dans votre parc de données, cela ouvre de nouveaux scénarios d’analyse.
L’infrastructure Orchestrer des informations IA multimodales (version préliminaire) vous permet de générer des enrichissements de manière évolutive et efficace. Il utilise une hiérarchie de ressources de données telles que des magasins de données, des jeux de données et des vues, qui permettent d’éviter les appels d’API redondants. La fonctionnalité utilise un pipeline de transformation pour ingérer les informations générées par l’IA à travers les couches médaillon lakehouse des solutions de données de santé et conserve les informations dans un magasin d’enrichissement au sein de la couche argent. Il prend en charge les types d'enrichissement suivants :
- Text
- Object
- Incorporations
- Segmentation Image 2D
- Segmentation Image 3D
La fonctionnalité offre également les cinq cas d’utilisation de modèles propriétaires prêts à l’emploi suivants pour l’enrichissement automatisé de l’IA :
Text Analytics for Health : utilisez Text Analytics for Health pour extraire des entités médicales telles que des diagnostics et des médicaments à partir de données non structurées.
Analyse des sentiments avec OpenAI : permet GPT-4o d’analyser les sentiments à partir de transcriptions textuelles pour des catégories telles que les services des médecins, les services du personnel, les installations et les coûts.
Extraction des déterminants sociaux de la santé (SDOH) avec OpenAI : Permet GPT-4o d’extraire les facteurs SDOH des données conversationnelles en fonction des catégories définies par les CMS (Centers for Medicare et Medicaid Services).
MedImageInsight : utilisez le modèle d’IA de soins de santé MedImageInsight pour générer des intégrations d’images médicales.
MedImageParse : utilisez le modèle d’IA MedImageParse pour permettre la segmentation, la détection et la reconnaissance sur différents types d’objets et modalités d’imagerie.
Orchestration de la fonctionnalité facultative Orchestrer les informations IA multimodales (version préliminaire) sous 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.
Nonte
Cet article fournit des informations en version préliminaire et peut être modifié avant que la fonctionnalité ne soit disponible.