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Text Analytics for Health とは

重要

Text Analytics for Health は、"現状のまま"、"保証なしで" 提供される機能です。 Text Analytics for Health は、医療デバイス、臨床サポート、診断ツール、または他のテクノロジ (病気や他の状況の診断、治療、軽減、取り扱い、防止での使用が意図されているもの) として使用することを意図されたり、使用できるようにされているものではなく、そのような目的でのこの機能の使用に対して、マイクロソフトからはライセンスや権利は付与されません。 この機能は、専門的な医療のアドバイスや医学的意見、診断、治療、または医療専門家による医学的判断に代わるものとして実装またはデプロイするために設計されたり、それを意図されたりしたものではなく、そのようには使用しないでください。 お客様は、Text Analytics for Health の使用に関するすべての責任を持ちます。 お客様は UMLS Metathesaurus 使用許諾契約書付録または将来の同等のリンクに対して設定された条項に基づいて、使用する予定のすべてのソース ボキャブラリを個別にライセンスする必要があります。 お客様は、地理的または他の適用される制限を含め、これらのライセンス条項に準拠する責任を負います。

Text Analytics for Health でテキスト内の健康の社会的決定要因 (SDOH) と民族性に関する言及を抽出できるようになりました。 この機能は、すべての考えられる SDOH をカバーしているわけではなく、SDOH または民族性に基づく推論を導き出すことはありません (たとえば、薬物の使用情報は表面化しますが、薬物の乱用が推論されることはありません)。 Text Analytics for Health の出力を活用した、個人またはリソース割り当てに影響を与えるすべての決定 (課金、人事、治療管理に関連するものを含みますが、これらに限定されません) は、モデルの発見結果のみに基づいてではなく、人間の監視のもとで行われる必要があります。 SDOH と民族性の抽出機能の目的は、プロバイダーが健康アウトカムを向上させるのを支援することです。プロバイダーの健康アウトカムの向上を支援する目的を超えて、SDOH データのユーザーや消費者、または患者集団に関する否定的な推論を導き出すために使用するべきではありません。

Text Analytics for health は、Azure AI Language によって提供される事前構築済み機能の 1 つです。 これはクラウドベースの API サービスであり、機械学習インテリジェンスを適用して、医師のメモ、退院概要、臨床ドキュメント、電子健康記録など、さまざまな非構造化テキストから関連する医療情報を抽出してラベルを付けます。

このドキュメントには、次のような記事が記載されています。

  • クイックスタート記事の短いチュートリアルでは、サービスに初めて要求を行う方法が説明されています。
  • ハウツー ガイドには、ホストされた API またはオンプレミスの Docker コンテナーを使ってサービスを呼び出す方法の詳細な手順が含まれています。
  • 概念に関する記事では、サービスの各機能、固有表現認識、関係抽出、エンティティ リンク設定、アサーション検出に関する詳細な情報が提供されています。

Text Analytics for Health の機能

Text Analytics for health では、固有表現認識、関係抽出、エンティティ リンク設定、アサーション検出という 4 つの主要な機能のすべてが、1 つの API 呼び出しで実行されます。

固有表現認識は、診断、薬剤名、症状や兆候、年齢など、サポートされているエンティティの種類のいずれかに関連付けられている非構造化テキストから言及されている単語やフレーズのセマンティック抽出を実行するために使われます。

Text Analytics for Health の NER

Text Analytics for health は、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、スペイン語、ポルトガル語、ヘブライ語で非構造化テキストを受け取ることができます。

さらに、Text Analytics for health は、サービスと他の電子医療システムとの統合を可能にする高速ヘルスケア相互運用性リソース (FHIR) の構造を使って、処理された出力を返すことができます。

使用シナリオ

Text Analytics for health は、さまざまな業界を対象とする複数のシナリオで使用できます。 お客様は、次のような動機で Text Analytics for health を使うことがよくあります。

  • 正確な治療と請求を保証するため、適切な医療事務により医療文書の処理を支援して自動化する。
  • メディケアと同様の価値ベースのケア モデルの成功を促進するため、医療データの分析の効率を向上させる。
  • 傾向とパターンの監視のための主要な患者データの集計を自動化することにより、医療機関の労力を最小限に抑える。
  • すべての医療サービスにおける電子医療情報の交換、統合、共有、取得、配信を向上させるため、HL7 標準の導入を促進してサポートする。

ユース ケースの例:

ユース ケース 説明
分析情報と統計を抽出する さまざまな患者コーホートの分析情報と統計を抽出するため、症状、医薬品、診断などの医療エンティティを臨床および研究ドキュメントから識別します。
履歴データを使用して予測モデルを開発する 履歴データから作成された予測モデルに基づく、計画、意思決定サポート、リスク分析などのソリューションを支援します。
医療情報の注釈付けとキュレーションを行う 臨床コーディングの自動化や手作業で作成されたデータのデジタル化など、臨床データの注釈付けとキュレーションのためのソリューションをサポートします。
医療情報をレビューして報告する 品質保証などのレビュー プロセスを基にして医療情報に含まれる可能性があるエラーの報告とフラグ付けを行うソリューションをサポートします。
意思決定のサポートを支援する より速く、より信頼性の高い意思決定のために、患者の医療情報に関する支援情報を人間に提供するソリューションを実現します。

Text Analytics for Health の概要

Text Analytics for Health を使うには、分析のために未加工の非構造化テキストを送信して、アプリケーションで API 出力を処理します。 分析はそのままの状態で行われ、データに使用されるモデルに対して追加のカスタマイズは行われません。 Text Analytics for Health には、次の 2 つの使用方法があります。

開発オプション 説明
Language Studio Language Studio は Web ベースのプラットフォームであり、Azure アカウントがなければテキストの例で、サインアップしたら独自のデータで、エンティティ リンクを試すことができます。 詳しくは、Language Studio の Web サイトまたは Language Studio のクイックスタートに関する記事をご覧ください。
REST API またはクライアント ライブラリ (Azure SDK) さまざまな言語で使用できる REST API、またはクライアント ライブラリを使用して、Text Analytics for Health をお使いのアプリケーションに統合します。 詳細については、Text Analytics for health に関するクイックスタートを参照してください。
Docker コンテナー 利用できる Docker コンテナーを使って、この機能をオンプレミスに展開します。 これらの Docker コンテナーを使用すると、コンプライアンス、セキュリティ、またはその他の運用上の理由により、データにいっそう近いところにサービスを持ってくることができます。

入力要件とサービスの制限

Text Analytics for health は、分析のために非構造化テキストを受け取るように設計されています。 詳しくは、データとサービスの制限に関する記事をご覧ください。

Text Analytics for health は、さまざまな入力言語で動作します。 詳細については、「言語サポート」を参照してください。

リファレンス ドキュメントとコード サンプル

アプリケーションでこの機能を使用する場合は、次の Azure AI Language のリファレンス ドキュメントとサンプルをご覧ください。

開発オプション/言語 リファレンス ドキュメント サンプル
REST API REST API のドキュメント
C# C# 関連のドキュメント C# のサンプル
Java Java のドキュメント Java のサンプル
JavaScript JavaScript のドキュメント JavaScript のサンプル
Python Python のドキュメント Python のサンプル

AI の責任ある使用

AI システムには、テクノロジ、それを使う人、それによって影響を受ける人、それが展開される環境が含まれています。 システムでの責任ある AI の使用と展開については、「Text Analytics for Health の透明性に関する注意」をお読みください。 詳細については、次の記事も参照してください。