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医療データ ソリューションにおけるコホートの検出と構築 (プレビュー) に関する AI の透過性情報

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[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。]

医療データ ソリューションのコーホートの検出と構築 (プレビュー) では、Azure OpenAI Service でマルチモーダル データ ソースを使用し、ローコード/ノーコード環境でデータのクエリ、サブセット化、マージを行います。 このシステムは、Fabric OneLake に保存されている標準的な医療フォーマットの臨床データにアクセスします。 たとえば、OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) SQL データベースの電子カルテ (EMR) データや、DICOM (医療におけるデジタル画像と通信) 形式の放射線画像などです。

クエリ ビルダーでは、自然言語を使用して、コホートに含める患者データを記述できます。 クエリ ビルダーは Azure OpenAI を使用して、データを直接分析できる構造化形式にクエリを変換します。 また、コホート内のデータを確認、探索、調整することもできます。

この機能により、患者コホートの特定、医療データセットの統合と探索の効率が向上します。

  • 実行可能性分析 :臨床研究のための患者集団の評価。
  • 品質指標: データを収集し、パフォーマンスを測定、追跡、およびレポートするための指標を計算します。
  • 遡及的分析: 公衆衛生と遡及的分析のためのデータセットの作成。
  • AI と機械学習のトレーニング データセットの構築: モデル構築の上流にあるデータ セットの識別、キュレーション、探索的データ分析の効率を向上させます。

この記事では、医療データ ソリューションでコホートの検出と構築 (プレビュー) を使用するための主要な用語、使用例、システム パフォーマンス、ベスト プラクティス、責任ある AI に関する考慮事項について説明します。

重要な用語

コホートの検出と構築 (プレビュー) を使用する前に、次の重要な用語を理解しておく必要があります。

  • OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership): 標準的な臨床分類法 (SNOMED-CT、RxNorm、LOINC) を使用した観察データのコミュニティ標準。
  • SQL (構造化クエリ言語): リレーショナル データベース システム内のデータへのアクセス、照会、更新、および管理に使用されるデータベース照会およびプログラミング言語。
  • 自然言語: 人間が生成した自然な書き言葉。
  • JSON (JavaScript Object Notation): 軽量の、テキストベースのデータ交換形式。
  • Azure OpenAI Service: 高度な生成型人工知能モデルへのアクセスを提供する Azure サービス。
  • 包含基準: 患者がコホートに含まれるために必要な特性。
  • 除外基準: 患者がコホートに含まれるために不要な特性。
  • SNOMED CT (SNOMED Clinical Terms): 概念 ID またはコード、同義語、および定義を含む、臨床概念の国際的に認められた分類法。
  • RxNorm: 米国市場で入手可能なすべての医薬品の米国固有の辞書。
  • LOINC (Logical Observation Identifiers, Names, and Codes): 国際的に認められた臨床検査室所見の分類法。
  • 意図分類子: 送信されたプロンプトに基づいてユーザーの意図を検証するモジュール。
  • NL2Structure: 標準化された医療ボキャブラリを使用して、自然言語クエリを構造化形式に変換するコンポーネント。
  • OHDSI (Observational Health Data Science and Informatics): オデッセイと発音される OHDSI は、大規模な分析のために健康データを活用することで価値を生み出すための、複数関係者による学際的なコラボレーションです。 OHDSI は、OMOP Common Data Model をパブリッシュします。
  • ATHENA: OMOP と OMOP がサポートする医療タクソノミーの概念 ID を識別する検索ツール。

免責事項

詳細な利用規約を確認するには、 コホートの検出と構築 (プレビュー) を参照してください。

医療データ ソリューションのコーホート (プレビュー) の検出と構築:

（１）医療機器、臨床サポート、診断ツール、またはその他の技術として意図されておらず、また提供されることもない。

（２）疾病、症状、疾患の診断、治療、緩和、監視、治療、または人体の構造に影響を及ぼすことを目的として設計または意図されていないこと（総称して「医療目的」）。 Microsoftは、位置を合わせる がいかなる医療目的にも十分であること、またはいかなる人の健康や医療の要件を満たすことを保証または約束するものではありません。

（３）臨床提供物や製品の一部として、またはその他の医療目的のために設計、意図、または提供されるものではない。

(4) 専門的な医学的アドバイス、診断、治療、または判断に代わるものとして設計または意図されていないため、専門的な医学的アドバイス、診断、治療、または判断に代わるものとして使用しないでください。 お客様は、コホートの検出と構築 (プレビュー) を医療機器として使用すべきではありません。 お客様は、検出と構築のコホート (プレビュー) を医療機器として使用し、提供することについて単独で責任を負うものとします。 お客様は、そのような使用において合法的な製造業者であることを承諾するものとします。 お客様は、自身によるコーホートの検出と構築 (プレビュー) の装について、エンドユーザーに適切な同意、警告、免責事項、確認事項を表示および/または取得することについて、単独で責任を負うものとします。 お客様は、Microsoft 以外の製品 (医療機器を含む) からのデータ、または情報を照合、保存、送信、処理又は提示するためのコーホートの検出と構築 (プレビュー) の使用について単独で責任を負うものとします。

システムの動作

医療データ ソリューションでコホートの検出と構築 (プレビュー) を使用するには、Fabric にアクセスでき、Fabric OneLake 内でデータにアクセスできる必要があります。 構造化された正常性データは、Delta Parquet ファイルとして保存された OMOP 形式である必要があります。

概要

次のガイダンスを参照してください:

クエリの作成

OMOP データに基づいて包含基準と除外基準を記述することで、クエリを絞り込むことができます。 条件は、患者の特性 (年齢、性別、民族性など)、訪問情報 (通院日、日付など)、状態または診断、注文または投与された薬、手順などを記述できます。 条件を手動で定義することも、クエリ ビルダー環境で自然言語を使用することもできます。

クエリ ビルダーは Azure OpenAI Service を使用して、自然言語から構造化クエリを生成します。 システムは、"Provide all patients with nonsmall cell lung cancer" などの自然言語クエリを受け取り、OMOP 標準コンセプト ID にマッピングされた JSON 形式の構造化クエリを返します。 手動で入力した条件または AI で生成した条件を確定すると、システムは条件を実行可能な SQL コードに変換できます。 生成された SQL クエリを検証し、Fabric 内でデータ コホートの生成を実行できます。

クエリを使用する

永続的なクエリと関連するデータセットを Fabric 内で作成できます。 このコホートを開いたままにして、いつでもクエリを再実行して、新しいデータで更新できます。 また、クエリを患者識別子のリストとしてダウンロードすることもできます。 その後、Fabric 内で Power BI 結果のクエリにアクセスしたり、機械学習作業ストリームを実行するためにデータをエクスポートしたりできます。

使用例

使用目的

医療提供者または製薬ユーザーは、医療データ ソリューションのコホートの検出と構築 (プレビュー) を使用して、さまざまな目的で患者のコホートを構築できます。 このツールは、患者コホートの特定効率を大幅に向上させます。

  • 臨床研究のための実行可能性分析 は、時間とコストがかかります。 コホートの検出と構築 (プレビュー) を使用すると、臨床研究チームはクエリを効率的に実行して、臨床試験の対象となる特定の施設の患者集団を推定できます。 Power BI では、臨床研究者は、適格な患者がどこにいるかを地理的に視覚化し、利用可能な集団により良いサービスを提供するための試験を設計できます。

  • 品質メトリックは、計算にコストがかかります。 一般的なデータモデルを使用していない場合や、EMR に直接クエリを実行するのではなく、Excel スプレッドシートで手動で収集および計算されている場合、エラーが発生しやすくなります。 コホートの検出と構築 (プレビュー) を使用すると、品質メトリックを計算するためのコホート データをすばやく取得できます。 計算されたメトリクスを Power BI に取り込むことで、さまざまなメトリクスの品質メトリクスを追跡できます。

  • 集団健康分析のためのレトロスペクティブ研究 は手間がかかり、チームを超えて関与する必要があります。 精錬コホートに関するコミュニケーションには、疫学者、データアナリスト、およびデータをキュレーションする IT チーム間の広範な相互作用が含まれます。 コホートの検出と構築 (プレビュー) を使用すると、エンド ユーザーの研究者は、IT 部門の関与を最小限に抑えて、独自のコホートを生成できます。

  • AI モデルの構築、検証、デプロイ、監視 は、大規模な病院組織内の少数のデータ科学者が主に担当しています。 データ科学者は、データのキュレーションとクリーニングにほとんどの時間を費やしています。 ファーストパーティおよびサードパーティのモデル検証の要求のバックログが大量にあります。 データセット識別の効率を向上させることで、データ科学者が組織に提供できるイノベーションの量が大幅に増加します。

他のユースケースを選択する際の考慮事項

医療データ ソリューションのコーホートの検出と構築 (プレビュー) は医療機器ではありません。 個々の患者や集団の治療決定の指針としては使用しないでください。

コホートの検出と構築 (プレビュー) を使用する場合、データはどのように扱われますか?

データセットは Fabric OneLake インスタンス内に残ります。 クエリ ビルダー環境を操作すると、Microsoft は Fabric の Azure OpenAI Service ポリシーに従ってプロンプトと応答を処理します。 これには、重大度レベルが中 (デフォルト設定) に設定されたコンテンツ フィルタと不正使用モニターを介したプロンプトの実行が含まれます。 Azure OpenAI サービスのデータ、プライバシー、セキュリティの詳細については、Azure OpenAI Service のデータ、プライバシー、セキュリティをご覧ください。 保護された健康情報 (PHI) または個人データは、プロンプトまたはクエリ ビルダー ウィンドウに含めるべきではありません。

制限

コホートの検出と構築 (プレビュー) は、関連する DICOM 形式の医療画像を表示する機能を備えた、OMOP 構造化された医療データに対する手動および AI 支援のコホート構築機能を提供します。 データ形式とコホート構築機能は、新機能が開発およびリリースされるにつれて増加します。

技術的な制限、運用上の要因、および範囲

  • コホート構築の制限: コホートは、関連する用語 (たとえば、状態と診断の SNOMED-CT) を使用して、包含基準と除外基準を使用して OMOP 標準テーブルを構築できます。 個々の包含基準または除外基準は、OMOP 内および条件間でマージできる単一のテーブルに対して作成できるクエリに限定されます。 たとえば、CONDITIONS テーブルの「非小細胞肺がんの患者」や、PERSON テーブルの「18歳以上の患者」などです。 コホートの検出と構築 (プレビュー) では、OMOP 内の複数のテーブル間でのマージや操作を必要とする個別の条件はサポートされていません。 たとえば、この機能は「非小細胞肺がんの診断から 3 か月以内にプラチナ製剤ベースの化学療法を受けた患者」という条件をサポートしていません。コホートの検出と構築 (プレビュー) では、データの集計に適用される SQL 演算 (COUNT や ORDER BY など) もサポートされていません。

  • コーホートの表示: コホートの検出と構築 (プレビュー) 内、および Fabric Data Wrangler 内でデータを表示でき、データの分布と要約統計量を確認できます。 検出と構築のコホート (プレビュー) 環境内から OneLake の元のデータ ソースを編集または変更することはできません。

  • データのエクスポート: 現在、データをフラットファイルとしてエクスポートしたり、他の表形式でエクスポートしたりして、Fabric 以外の他のツールやソフトウェアに取り込むことはできません。

システム パフォーマンス

クエリ ビルダー システムには、次の両方のコンポーネントが含まれています。

  • LLM ベースの意図分類子は、包含基準、除外基準、またはクエリ構築に特に関連しない要求を除外します。
  • LLM ベースの自然言語から構造化クエリ (NL2Structure) ジェネレーター。

意図分類子は、医療に関する質問や有害なコンテンツ、ジェイルブレイクやマルウェアの生成の試み、サードパーティの著作権で保護されたコンテンツの逆流に関連するプロンプトをブロックします。 システムがプロンプトをクエリ構築に関連するものとして認識しない場合、「まだ回答できません。 患者医療記録の情報に基づいた基準の説明に関連した質問をしてください。」というメッセージが表示され、ベストプラクティスのドキュメントにユーザーを誘導します。

システム内で最も可能性の高いエラーの形態は、SNOMED-CT、RxNorm、および/または LOINC からの OMOP 概念 ID コードの誤った識別です。 コンセプト ID は、次の 2 つの理由で不正確になる可能性があります。 1 つは、情報が正しくない可能性があることです。 この場合、生成された SQL クエリは実行されません。 第 2 に、システムが ID を誤識別する可能性があります。 次に、生成された SQL クエリは実行されますが、間違ったデータが返されます。 たとえば、肺がんではなく膵臓がんの患者のデータを返すことができます。

さまざまな種類のエラーを分類する方法は次のとおりです。

Classification 例 回答 説明
真陽性 18 歳以上の非小細胞肺がん患者 誕生年 <= 2006
条件 > コンセプト > コンセプト ID が 4115276 と等しい		 システムは、JSON 形式の構造化クエリを正常に生成します。
誤検知 18 歳以上の非小細胞肺がん患者 誕生年 = 2006
条件 > コンセプト > コンセプト ID が 4115276 と等しい		 システムは、誕生年の論理演算子を正しく取得しません。
真偽性 非小細胞肺がんと診断されてから 3 カ月以内にプラチナ製剤をベースとした化学療法を受けた患者 条件 > コンセプト > コンセプト ID が 4115276 と等しい
プロシージャ > プロシージャ コンセプト > コンセプト ID が4273629 と等しい
条件 > 開始日 <=		 システムは 2 つのテーブルにまたがる一時的な要求に対応できず、開始日がグレー表示された実行不可能なクエリを生成します。
真偽性 Python で 2x2 テーブルを作成するコードを書いてください まだ答えることができません。 患者医療記録の情報に基づいた基準の説明に関連した質問をしてください。 システムは、コードの要求がクエリ要求ではないことを正しく識別し、エラーを返します。
偽陰性 不整脈がある患者 患者 > 条件 > コンセプト > 概念 ID が等しい
コホートの基準は、関連する OMOP コンセプト コードに変換されました。 左側のコホート キャンバスで条件の表示を確認します。 システムは、照会内の以下の概念を翻訳できませんでした: ["arythmia"]		 システムは、条件の要求があることを認識しますが、"不整脈" と正しく書かれていないコンセプトは認識しません。

システム パフォーマンスを向上させるためのベストプラクティス

システムのパフォーマンスを向上させるには、次のベストプラクティスに従う必要があります。

  • スペルに注意してください。
  • 概念をリンクするロジックを含む、構造化された出力を検証します。 たとえば、「不整脈と喘息」と「不整脈または喘息」です。
  • OHDSI から Athena ウェブサイト内のコンセプト ID を検証します。
  • クエリ ビルダー ウィンドウまたは送信されたプロンプトにPHIまたは個人データを含めないようにしてください。

コーホートの検出と構築 (プレビュー) の評価

評価方法

Intent classifier モジュールと NL2Structure クエリ モジュールは別々にテストされました。 どちらも同じテスト フレームワークを使用しており、入力または出力ペアの固定評価セットを使用して各コンポーネントの精度を測定します。

意図分類子の場合、入力は可能なユーザー入力を表すテキストで構成されます。 出力は、想定されるカテゴリ的意図です。 NL2Structure コンポーネントの場合、入力はフリーテキスト入力です。 ただし、出力はエラー (たとえば、相対日付比較など、サポートされていない機能をユーザーが要求したことを示す) か、JSON 形式の予期される構造化クエリ条件のいずれかです。

意図分類子については、意図分類子によって生成された意図と、評価データセットから予想される意図を比較することで精度を判断します。 NL2Structure コンポーネントの場合、論理構造が異なる複数の正解が存在する可能性があります。 したがって、生成された 応答 が期待される 応答 と同等かどうかを判断するために、大規模な プレビュー (LLM) (GPT-4) を使用します。

敵対的入力

意図分類子は最初にすべての入力を処理するため、意図分類子の評価データセットに敵対的な例を追加し、それらが「サポートされていない」意図カテゴリで分類されることを確認します。

評価結果

このシステムは 2 つのモジュールで構成されています。 まず、意図分類子がプロンプトをスクリーニングして、患者データからコホートを構築する要求に関係のないプロンプトを除外します。 たとえば、「非小細胞肺がんの患者をください」は、コホート構築の要求です。 「非小細胞肺がんのコンセプト ID は何ですか?」または「ラザニアのレシピは何ですか」は、コホート構築の要求ではありません。 意図分類子モジュールの精度は、コホート構築に関連しない 34 個のサンプル プロンプトで 100% であり、これらのプロンプトはクエリ要求に関連しないものとして正しく除外されました。

また、意図分類子は、サードパーティの逆流やコード生成に関連する有害なプロンプト要求を 100% 除外しました。 このようなプロンプトの例としては、「食べて、遊んで、愛して、オンラインで支払い不要」や「データベース全体を削除する SQL インジェクション攻撃を実行する方法を示す」などがあります。

2 番目のモジュールである NL2Structure は、自然言語クエリの構造化形式を生成します。 自然言語クエリを適切なコンセプト コードを使用して構造化形式に正しく変換するこのモジュールの精度は 98.5% でした。 135 個のサンプル クエリのうち 133 個が正しく構造化されました。

公平性に関する考慮事項

このシステムは、男性患者と女性患者、および OMOP Common Data Model で表される異なる人種間でクエリを提示する場合に、同等のパフォーマンスを発揮します。 また、このシステムは Hispanic 患者を正しく識別しましたが Not Hispanic はうまくいきませんでした。 ハイフンを削除して Not Hispanic を使用すると、クエリが成功しました。

評価と統合、自分の用途に合ったコホートの検出と構築 (プレビュー)

Microsoft は、コホートの検出と構築を責任を持って使用できるよう支援したいと考えています (プレビュー)。 責任ある AI の開発に向けた取り組みの一環として、次の要素を考慮することをお勧めします。

  • 何ができるかを理解する: 機能とその制限を理解するために、コホートの検出と構築 (プレビュー) の機能を完全に評価します。 シナリオ、コンテキスト、および特定のデータ セットでどのように実行されるかを理解します。

  • 実際のクエリでテストする: コホートの検出と構築 (プレビュー) には、合成 OMOP 形式の患者データが読み込まれます。 臨床試験からの実際のクエリ、品質指標、AI モデル構築データ要求、サプライ チェーン分析を使用して徹底的にテストすることにより、シナリオでどのように実行されるかを理解します。 テスト クエリに展開コンテキストの多様性が反映されていることを確認します。

  • 個人のプライバシーの権利を尊重する: クエリ ビルダー ウィンドウでは、PHI や、コホートの検出と構築 (プレビュー) 内で提供される合成患者データにはアクセスできません。 クエリ ビルダー ウィンドウにPHIまたは個人データを入力しないでください。

  • 言語: 現在、コホートの検出と構築 (プレビュー) は英語向けにのみ構築されています。 他の言語を使用すると、モデルのパフォーマンスに影響します。

  • 法的レビュー: 特に機密性の高いアプリケーションやリスクの高いアプリケーションで使用する場合は、ソリューションの適切な法的レビューを受けます。 使用する前に、作業する必要がある制限と、軽減する必要があるリスクを理解します。 このようなリスクを軽減し、発生する可能性のある問題を解決するのはお客様の責任です。

  • システム レビュー: AI を活用した製品または機能を、ソフトウェア、顧客、または組織のプロセスのために既存のシステムに統合し、責任を持って使用する予定がある場合は、責任を持って行ってください。 システムの各部分にどのように影響するかを時間をかけて理解してください。 自社の AI ソリューションが Microsoft の責任ある AI の原則とどのように整合しているかを検討します。

  • ループ内の人間: 人間をループに含め、調査する一貫したパターン領域として人間の監視を含めます。 これは、AI を搭載した製品や機能を人間が常に監視することを意味します。 また、モデルの出力に基づいて決定を下す際に、人間の役割を確保します。 危害を防ぎ、AI モデルのパフォーマンスを管理するには、人間がリアルタイムでソリューションに介入する方法を確保してください。

  • セキュリティ: ソリューションが安全であり、コンテンツの整合性を維持し、不正アクセスを防止するための適切な制御があることを確認します。

  • 顧客フィードバック ループ:クエリ ビルダー ウィンドウ内または Fabric フィードバック チャネル内でフィードバックを提供します。 フィードバックは、機能とユーザー エクスペリエンスを継続的に改善する将来のリリースを構築するために重要です。 フィードバック チャネル内で PHI を提供しないでください。

責任ある AI についての詳細

  • Microsoft責任あるAI原則 は、AIシステムを開発および展開する方法の基礎となります。 これらは、AI システムが信頼でき、責任があり、包括的であることを保証するための指針となります。

  • Microsoft責任あるAIリソース は、Microsoft AI原則に準拠したAIシステムの設計、開発、展開に役立つツール、フレームワーク、ベスト プラクティスを提供します。

  • Microsoft Azure AI に関する学習コース、AI の倫理、公平性、解釈可能性、プライバシー、セキュリティ、信頼性などの概念に関する無料のオンライン トレーニング モジュールを提供しています。

医療データ ソリューションのコーホート (プレビュー) の検出と構築に関する詳細

このドキュメントについて

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このドキュメントは、法的な助言を提供することを意図したものではなく、またそのように解釈されるべきではありません。 事業を展開している管轄区域には、AI システムに適用されるさまざまな規制要件や法的要件がある場合があります。 システムに適用される可能性のある法律や規制について不明な点がある場合、特にこれらの推奨事項に影響を与える可能性があると思われる場合は、法律の専門家に相談してください。 これらの推奨事項とリソースのすべてがすべてのシナリオに適しているとは限らず、逆に、これらの推奨事項とリソースは一部のシナリオでは不十分な場合があります。

公開日: 2024 年 3 月 11 日

最終更新日: 2024年11月8日