次の方法で共有


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) に関する概要

重要

  • これはプレビュー機能です。
  • プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限されている可能性があります。 これらの機能を公式リリースの前に使用できるようにすることで、顧客が一足先にアクセスし、そこからフィードバックを得ることができます。
  • サービス使用条件を確認するには、Microsoft Fabric の医療データ ソリューション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の検出と構築 (プレビュー) 機能を使用すると、医療機関は複数のソースと形式からの医療データを効率的に分析し、クエリを実行できます。 健康トレンド調査、臨床試験、品質評価、病歴調査、AI 開発のためのデータの準備を簡素化します。 マルチモーダルなデータ探索とコーホート構築のための自然言語クエリをサポートしているため、研究やAI 主導のプロジェクトに最適です。

コーホートの検出と構築 (プレビュー) は、次のマルチモーダル データ ソースをサポートしています:

  • 医療画像
  • 構造化臨床データ
  • 非構造化臨床メモ

使用例

医療従事者、データ アナリスト、AI モデル開発者は、この機能を利用して、ローコード/ノーコードの生成 AI Copilot エクスペリエンスで、クエリの構築、データ サブセットの選択、データ ソースのマージを行うことができます。 この機能では、次のことができます:

  • 特定の研究プロジェクトや AI モデルに関するクエリを作成および調整します。
  • 患者データを表形式で表示するか、概要統計を生成します。
  • さまざまなソースからのデータセットをマージして、包括的な分析を行います。

これには次の利点があります:

  • 効率的なコーホートの作成: 研究や AI モデルのトレーニング用のコーホートをすばやく構築します。
  • シームレスなデータ探索: 自然言語を使用して多様なデータセットを探索します。
  • 倫理的な AI 開発: 生成された分析情報が Microsoft の責任ある AI の原則 に沿っていることを確認します。

コーホートの検出と構築 (プレビュー) は、データ分析とコーホート作成に対する合理化された柔軟なアプローチを提供し、医療と AI を活用したさまざまなイニシアチブをサポートします。

次の手順