의료 데이터 솔루션에 의료 데이터 기반 개요
의료 데이터 기반 기능은 데이터 레이크 환경 내에서 FHIR(전자 의료 기록 교환) 데이터 처리를 개선하고 분석 및 AI/기계 학습 모델링을 위해 데이터를 효율적으로 구조화합니다. 이러한 데이터 파이프라인은 수집된 FHIR JSON 데이터를 테이블 형식으로 평면화하거나 변환합니다. 그런 다음 데이터는 델타 Parquet 형식으로 저장되어 분석 도구 및 저장 효율성을 위해 최적화됩니다.
변환 후에는 기존의 SQL 도구를 사용하여 테이블 형식 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 임상, 재무(보험 청구 및 확대) 및 관리 데이터 모듈과 같은 의료 데이터의 다양한 측면에 대한 탐색적 분석을 활성화할 수 있습니다. 의료 데이터에 이러한 파이프라인을 활용하면 변환 프로세스가 간소화되어 궁극적으로 의료 시나리오에서 정보에 입각한 의사 결정을 위한 분석 기능이 향상됩니다.
이 기능을 사용하면 다음과 같은 기능도 사용할 수 있습니다.
데이터 탐색 및 시각화: SQL 끝점을 사용하면 T-SQL을 사용하여 테이블 형식 데이터를 쿼리하여 임시 분석과 예비 분석을 모두 용이하게 할 수 있습니다. Power BI를 사용하여 OneLake 내에 저장된 데이터를 시각화할 수도 있습니다. 동적 대시보드, 통찰력 있는 보고서, 시각적으로 매력적인 차트와 그래프를 만들 수 있습니다. 이 포괄적인 기능 모음을 통해 사용자는 의미 있고 실행 가능한 방식으로 데이터를 탐색하고 표시할 수 있습니다. 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 전반적인 데이터 기반 통찰력을 향상시킵니다.
데이터 마이닝 및 기계 학습: 테이블 형식 데이터를 사용하여 고급 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술을 적용하여 데이터에서 중요한 패턴, 추세, 연결 및 예측 인사이트를 검색할 수 있습니다. 이러한 강력한 분석 방법을 통해 데이터를 더 깊이 이해하고 그 가치를 극대화할 수 있습니다.
참고
다른 의료 데이터 솔루션 기능을 실행하려면 의료 데이터 기반 기능이 필요합니다. 다른 기능을 배포하기 전에 먼저 이 기능을 배포해야 합니다.
의료 데이터 기반을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
개념적 아키텍처
의료 기관은 클라우드 기반 데이터에 대한 실시간 액세스에 대한 수요를 충족하는 동시에 팀 간에 안전한 공유를 보장해야 하는 과제에 직면해 있습니다. Microsoft Fabric의 의료 서비스 데이터 솔루션은 데이터 관리 방법을 표준화하고 일관성, 정확성 및 신뢰성을 보장하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 업계 표준에 따라 데이터를 통합, 변환 및 보강할 수 있습니다. 또한 다른 팀과 원활하게 협업하고 고급 분석을 사용하여 인사이트를 얻고 차세대 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
의료 데이터 기반과 임상 수집 아키텍처는 포괄적인 임상 파이프라인 흐름을 확립합니다. 이 흐름 내의 각 구성 요소는 지정된 레이크하우스와 상호 작용하도록 조정됩니다. 이 기능을 배포하면 Fabric 작업 영역에서 각각의 Notebook과 레이크하우스를 사용할 수 있으며, 협업 기능을 보여줍니다. 데이터 아키텍처 및 관리에 대한 자세한 내용은 의료 데이터 솔루션의 데이터 아키텍처 및 관리를 참조하세요.
지원되지 않는 사항
- FHIR 리소스 삭제.
- Google Cloud Healthcare API 또는 AWS HealthLake의 관리형 FHIR API 제품과 같은 Microsoft가 아닌 FHIR 서비스에서 데이터를 수집합니다.