医療データ ソリューションで治療管理の分析 (プレビュー) を使用する
[この記事はプレリリース ドキュメントであり、変更されることがあります。]
治療管理の分析 (プレビュー) により、医療機関は患者の転帰を改善し、データに基づく意思決定をサポートする分析シナリオを構築できます。 この機能の詳細と、その展開と構成の方法については、以下を参照してください:
データ変換パイプラインを実行する
この機能に関連付けられたデータ パイプラインは、ブロンズ レイクハウスの生データをゴールド レイクハウスの集計データに変換します。 基盤となるデータ変換パイプラインは、まず、ブロンズ レイクハウスに取り込まれた生の臨床データをシルバー レイクハウスで表形式の構造に変換します。 次に、治療管理の分析ノートブックは、このデータをさらに集約し、膨大な量のきめ細やかな情報を簡潔な分析情報に凝縮して、分析を容易にし、意思決定をサポートします。
この変換をエンドツーエンドで実行するには、次の手順に従います:
医療データ ソリューション環境で、healthcare#_msft_cma データ パイプラインを開きます。
実行 ボタンを選択します。
正常に実行されると、データを分析ワークロードで使用する準備が整います。
Power BI ダッシュボードでのグラフの表示
医療データ ソリューション環境で、healthcare#_msft_cma_report を開き、治療管理の分析 (プレビュー) の Power BI テンプレート ダッシュボードを表示します。 ダッシュボードには、概要 と 臨床と請求 の 2 つのページが表示されます。
概要
ダッシュボードの上部にある主要な患者パフォーマンス指標は、全体的な患者メトリクスの簡易スナップショットを提供します。 以下のグラフでは、年齢層や病状別にセグメント化された患者データをより深く掘り下げています。 分析を絞り込むには、グラフ フィルターを使用して、必要に応じて特定のデータセットにドリルダウンします。 これらの分析情報の原動力となるデータは、臨床サンプル データから直接取得されます。
臨床と請求
このページのビジュアル化は、臨床と請求の両方のサンプル データソースから生成されます。 次のようなさまざまなユース ケースを調べることができます:
- さまざまな年齢層での請求の分析
- 請求が最も高い病状の特定
- 長年にわたる請求トレンドの観察
これらの分析情報は、患者の統計情報の把握、医療ニーズの予測、リソース割り当ての最適化に役立ちます。
使用上の考慮事項
治療管理の分析 (プレビュー) 機能を使用する前に、次の重要なポイントを確認してください。
Spark のバージョン
治療管理の分析 (プレビュー) ノートブックは、既定で Spark ランタイム バージョン 1.2 (Spark 3.4、Delta 2.4) で実行するように事前構成されています。 この設定は、必ず環境レベルで維持してください。 詳細については、Fabric ワークスペースで Spark ランタイム バージョンをリセットする を参照してください。
Power BI データ モデル編集
ユーザーが Power BI でデータ モデルを編集できるようにするには、次の手順に従います:
医療データ ソリューション ワークスペース ビューに移動して、ワークスペースの設定 を選択します。
ワークスペース設定ペインで、Power BI ドロップダウン ボックスを展開し、全般 選択します。
データ モデルの設定 で、ユーザーは Power BI サービスでデータ モデルを編集できます (プレビュー) チェック ボックスを選択します。
列計算
計算列で問題が発生した場合は、計算列を再入力して最新のデータで更新します:
医療データ ソリューションのワークスペース ビューで、healthcare#_msft_cma_semantic_model セマンティック モデルの横にある省略記号 (...) を選択します。
データ モデルを開く を選択します。
モデル ビュー で、計算列を確認します。 警告アイコンが横に表示されている場合は、数式を選択して切り取り、もう一度 DAX (Data Analysis Expressions) 数式を貼り付けて、最新のデータで更新します。
パイプラインの失敗
臨床サンプル データを初めて処理すると、治療管理の分析 (プレビュー) パイプラインが失敗します。 この初期エラーは、検証シナリオをテストするために設計された誤ったレコードが臨床サンプル データに含まれているために発生します。
正常に実行されるようにパイプラインを再実行します。