Delen via

Overzicht van verrijking van ongestructureerde klinische notities (preview) in oplossingen voor gezondheidszorggegevens

  • Artikel

Belangrijk

  • Dit is een preview-functie.
  • Preview-functies zijn niet bedoeld voor productiegebruik en bieden mogelijk beperkte functionaliteit. Deze functies zijn beschikbaar vóór een officiële release zodat klanten vroeg toegang kunnen krijgen en feedback kunnen geven.
  • Voor een overzicht van de servicevoorwaarden, zie Oplossingen voor gezondheidszorggegevens in Microsoft Fabric.

Verrijking van ongestructureerde klinische notities (preview) is een mogelijkheid die de Text Analytics for Health-service van Azure AI Taal gebruikt voor het extraheren en structureren van gegevens, waardoor het analytische potentieel ervan wordt vergroot. Met deze service worden belangrijke FHIR-entiteiten (Fast Healthcare Interoperability Resources) uit ongestructureerde klinische notities gehaald en worden deze klinische notities omgezet in gestructureerde gegevens. Vervolgens kunt u de gestructureerde gegevens analyseren om inzichten, voorspellingen en kwaliteitsmaatregelen te verkrijgen waarmee u de gezondheidsresultaten van patiënten kunt verbeteren.

Met Text Analytics for Health kunt u informatie labelen via NER (Herkenning van benoemde entiteiten) en entiteitskoppeling. U kunt deze service gebruiken als modulair onderdeel in de gegevenspijplijnen van de oplossingen voor gezondheidszorggegevens om gestructureerde FHIR-gegevens te maken op basis van ongestructureerde klinische notities. FHIR-gegevens kunnen verwijzingen bevatten naar documenten of delen van documenten, ook wel DocumentReferences genoemd. Deze documenten bevatten vaak uitgebreide klinische informatie die het klinisch profiel van een patiënt kan verbeteren wanneer deze wordt omgezet in gestructureerde gezondheidsgegevens die voldoen aan de FHIR-standaard. Klinische notities vormen ook een belangrijke bron van informatie waarmee u het zorgtraject van een patiënt kunt bepalen en betere resultaten kunt behalen. Analisten en datawetenschappers kunnen deze gegevens gebruiken om verkennende analyses uit te voeren op hun klinische gegevenssets.

Verrijking van ongestructureerde klinische notities (preview) is een optionele mogelijkheid onder oplossingen voor gezondheidszorggegevens in Microsoft Fabric. U kunt zelf bepalen of u deze mogelijkheid wel of niet wilt gebruiken, afhankelijk van uw specifieke behoeften of scenario's.

Voor meer informatie over het implementeren, configureren en gebruiken van deze mogelijkheid, zie:

Opmerking

Verrijking van ongestructureerde klinische notities (preview) ondersteunt geen integratie met andere services voor natuurlijke taalverwerking, behalve Azure Text Analytics for Health van Azure AI Taal.

Vereisten

Het gebruik van de Text Analytics for Health-service van Azure AI Taal is optioneel. Maar als u de service gebruikt, moet u de Voorwaarden voor verantwoorde AI accepteren om de service in uw omgeving te kunnen implementeren. Zie Azure Taal-service instellen voor de installatiestappen en begeleiding.

Voor een overzicht van de opmerkingen over transparantie, zie:

Prijsmodel

Het prijsmodel is gebaseerd op het totale aantal tekstrecords dat door de API-service Text Analytics for Health wordt verwerkt. Een tekstrecord bestaat uit 1000 tekens. Dit betekent dat voor elk stuk tekst dat u ter analyse naar de API stuurt, het aantal tekens van de tekst wordt gedeeld door 1000 om het aantal gebruikte tekstrecords te bepalen. Als u bijvoorbeeld een tekst van 3200 tekens indient, telt dit als vier tekstrecords. De service gebruikt dit rekenmodel voor factureringsdoeleinden.

Hier is een overzicht van de kosten voor documentverwerking:

  • Voor maximaal 5000 tekstrecords is deductie bij de service inbegrepen.
  • Voor 5000 tot 500.000 tekstrecords bedragen de kosten 25 USD per 1000 verwerkte tekstrecords.
  • Voor 500.000 tot 2,5 miljoen tekstrecords bedragen de kosten 15 USD per 1000 verwerkte tekstrecords.
  • Voor meer dan tot 2,5 miljoen tekstrecords bedragen de kosten 10 USD per 1000 verwerkte tekstrecords.

Het prijsmodel moedigt u aan om grote hoeveelheden tekst te verwerken, doordat u voor grotere volumes een lagere prijs per record betaalt. Alleen succesvolle deducties worden in rekening gebracht.

Om verwerkingskosten te voorkomen, beperken we de documentreferencecontent-tekst (klinische notities) die de API verwerkt door de nlp_document_limit parameterwaarde in te stellen op 10 in het notebook healthcare#_msft_ta4h_silver_ingestion. Voor meer informatie over het prijsmodel, zie Prijzen voor Azure AI Taal.