Microsoft Fabric の医療データ ソリューションに関する概要
医療機関は、貴重な分析情報を得るために膨大な量のデータを分析する必要があります。 しかし、このデータは構造化されていないか、半構造化されていることが多く、アクセスや使用が困難です。 現在、医療機関はデータと分析に関して次のような課題に直面しています:
構造化されておらずアクセスできないデータ: ほとんどの医療機関は、データの 50 %から 90 %をサイロ化しています。 この隔離は、医療と技術の進歩を制限します。 また、規制コンプライアンス基準を遵守する能力にも制約を課すことになります。
患者の体験に対する限定されたビュー: 医療機関は、臨床パターンに基づいて緊急事態を予測し、診断を改善して、治療を最適化することが困難であると感じています。
分析情報へのアクセスの難しさ: 医療提供者は、貴重な分析時間の約 60% から 70% を医療データの処理に費やしていると報告しています。
これらの課題に効果的に対処するために、組織はデータを活用して臨床に関する分析情報を明らかにし、価値に基づくケア モデルを実装する能力を向上させる必要があります。 次のようなさまざまな種類のデータを使用する必要があります:
- 臨床データ
- エンゲージメント データ
- 画像データ
- ゲノミクス
- 話し上手
- 請求
- SDOH (健康の社会的決定要因)
この業界の状況を考慮し、Microsoft Fabric プラットフォーム上に構築されたエンタープライズ分析ソリューションである Microsoft Fabric の医療データ ソリューション を導入します。 Microsoft Fabric では、シームレスに連携する分析エクスペリエンスのスイートを使用して、データを 1 か所で管理できます。 これにより、データのプライバシーとセキュリティを損なうことなく、データ統合、データ エンジニアリング、リアルタイム分析、データ サイエンス、ビジネス インテリジェンスのニーズに対応する包括的なエコシステムが提供されます。 詳細については、Microsoft Fabric とはを参照してください。
Microsoft Fabric の医療データ ソリューションは、分析に適した形式に医療データを効率的に変換するという重要なニーズに対処することで、価値実現までの時間の短縮を支援します。 これらのソリューションを使用することで、探索的分析の実施、大規模な分析の実行、医療データでの生成 AI の活用が可能になります。 データ パイプラインや変換などの直感的なツールを使用することで、複雑なデータセットの操作および処理が容易になり、非構造化データ形式に伴う特有の課題を解決できます。
ソリューションにより、データ サイロを分割し、分析と AI ワークロードをスケールで運用できる単一の統合ストア内で、異なる医療データを統一できます。 これらのソリューションは、非構造化または半構造化の医療データを、データ レイクに保存可能な表形式に変換し、継続的な分析のためのアクセシビリティとユーザビリティを確保するのに役立ちます。 ソリューションを Fabric ワークスペースに直接展開することで、組み込みのサーバーレス SQL プールに固有の自動スケーリング機能を活用し、パフォーマンスとスケーラビリティの両方を最適化できます。 この統合により、使い慣れたワークスペース環境内であらゆる分析ツールを適用し、生産性を高め、情報に基づいた意思決定を促進することができます。 医療データ ソリューションの新機能により、データから実用的な分析情報を引き出し、イノベーションを推進し、患者の転帰を改善できます。
現在、Microsoft Fabric の医療データ ソリューションには、次のソリューション/機能が含まれています:
医療データ ファンデーション: 分析と AI/機械学習モデリングのためにデータを効率的に構造化するように設計された FHIR データ標準とすぐに実行できるデータ パイプラインを使用して、医療データ資産をすばやく設定します。 詳細については、医療データ ファンデーションに関する概要 をご覧ください。
コーホートの検出と構築 (プレビュー): 自然言語クエリを使用してマルチモーダル データを探索し、ダウンストリーム調査と AI イノベーションのためのコーホートを構築します。 詳細については、コーホートの検出と構築 (プレビュー) の概要 を参照してください。
Azure Health Data Services - データ エクスポート: 高速ヘルスケア相互運用性リソース (FHIR) データを Azure Health Data Services FHIR サービスから Fabric OneLake に取り込みます。 詳細については、Azure Health Data Services - データ エクスポートの概要 を参照してください。
DICOM データ変換: 医療におけるデジタル画像と通信 (DICOM) データを OneLake に取り込みます。 詳細については、DICOM データ変換の概要 をご覧ください。
CMS クレーム データ変換 (プレビュー): CMS CCLF (Centers for Medicare & Medicaid Services Claim and Claim Line Feed) データを OneLake に取り込みます。 詳細については、CMS クレーム データ変換 (プレビュー) の概要 を参照してください。
SDOH データセット - 変換 (プレビュー): 健康の社会的決定要因 (SDOH) データセットを OneLake に取り込みます。 詳細については、SDOH データセット - 変換 (プレビュー) の概要 を参照してください。
非構造化臨床メモのエンリッチメント (プレビュー): Azure AI Language の Text Analytics for health サービスを使用して、分析のために非構造化臨床メモを抽出して、構造を追加します。 詳細については、非構造化臨床メモのエンリッチメント (プレビュー) に関する概要 を参照してください。
OMOP 変換: Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) のオープン コミュニティ標準を通じて、標準化された分析用のデータを準備します。 詳細については、OMOP 変換の概要 をご覧ください。
Dynamics 365 Customer Insights - Data 準備: Fabric の OneLake に Dynamics 365 Customer Insights を接続し、アウトリーチ用の患者リストまたはメンバー リストを作成します。 詳細については、Dynamics 365 Customer Insights - Data 準備の概要 をご覧ください。
治療管理の分析 (プレビュー): 高リスクの患者やリスクが高まっている患者に関する分析情報を取得し、適切な治療計画アクションによるタイムリーな治療を可能にします。 詳細については、治療管理の分析 (プレビュー) の概要 を参照してください。
治療アドバイス分析 (プレビュー): マーケティング データを Dynamics 365 から OneLake に取り込み、FHIR の患者データと統一し、Power BI テンプレートを使用して患者のエンゲージメントを向上させます。 詳細については、治療アドバイス分析 (プレビュー) の概要 を参照してください。
Microsoft Fabric の医療データ ソリューションには、ソリューションのテストに使用できるサンプル データが含まれます。 または、独自のデータを OneLake に直接取り込むこともできます。