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Visão geral de soluções de dados de serviços saúde no Microsoft Fabric

As organizações de saúde precisam analisar grandes quantidades de dados para obter insights valiosos. Mas esses dados geralmente não são estruturados ou são semiestruturados, o que os torna difíceis de acessar e usar. Atualmente, as organizações de saúde enfrentam os seguintes desafios com dados e análises:

  • Dados não estruturados e inacessíveis: a maioria dos profissionais de saúde tem de 50% a 90% de seus dados em silos. Essa segregação limita os avanços em tratamentos e tecnologias médicas. Ela também impõe restrições à capacidade de aderir aos padrões regulatórios de conformidade.

  • Visão limitada das experiências dos pacientes: as organizações de saúde têm dificuldade em prever emergências, melhorar diagnósticos e otimizar tratamentos com base em padrões clínicos.

  • Dificuldade de acesso ao poder dos insights: os prestadores de serviços de saúde relatam desperdiçar cerca de 60% a 70% de tempo valioso de análise no processamento de dados de saúde.

Para resolver esses desafios com eficiência, as organizações precisam melhorar sua capacidade de aproveitar os dados para descobrir insights clínicos e implementar modelos de cuidados baseados em valor. Elas precisam usar diferentes tipos de dados, como:

  • Dados clínicos
  • Dados de participação
  • Dados de imagem
  • Genômica
  • Conversacional
  • Solicitações
  • SDOH (Determinantes sociais de saúde)

Levando em consideração esse cenário do setor, estamos introduzindo Soluções de dados de serviços de saúde no Microsoft Fabric, nossa solução de análise empresarial criada com base na plataforma do Microsoft Fabric. O Microsoft Fabric permite que você gerencie seus dados em um só lugar com um pacote de experiências de análise que funcionam juntas perfeitamente. Ele fornece um ecossistema abrangente para a integração de dados, engenharia de dados, análise em tempo real, ciência de dados e business intelligence sem comprometer a privacidade e a segurança de seus dados. Para obter mais informações, consulte O que é o Microsoft Fabric?

As soluções de dados de serviços de saúde no Microsoft Fabric ajudam você a acelerar o tempo de retorno atendendo à necessidade crítica de transformar com eficiência os dados de saúde em um formato adequado para análise. Com essas soluções, você pode realizar análises exploratórias, executar análises em larga escala e potencializar a IA generativa com seus dados de saúde. Ao usar ferramentas intuitivas, como transformações, você pode navegar e processar conjuntos de dados complexos com facilidade, superando os desafios inerentes associados a formatos de dados não estruturados.

As soluções permitem que você elimine silos de dados e harmonize os dados de saúde díspares em um único armazenamento unificado em que análises e cargas de trabalho de IA podem operar em escala. Essas soluções ajudam a transformar dados de saúde não estruturados ou semiestruturados em uma forma tabular que pode ser mantida no data lake, garantindo acessibilidade e usabilidade para a análise contínua. Ao implantar as soluções diretamente em um espaço de trabalho do Fabric, você pode aproveitar o poder dos recursos de dimensionamento automático inerentes aos pools de SQL sem servidor integrados, otimizando o desempenho e a escalabilidade. Essa integração permite que você aplique todo o espectro de ferramentas analíticas em um ambiente de espaço de trabalho familiar, aumentando a produtividade e impulsionando a tomada de decisões embasadas. Com os novos recursos nas soluções de dados de serviços de saúde, você pode obter insights práticos a partir de seus dados, impulsionar a inovação e melhorar os resultados dos pacientes.

Um diagrama exibindo a abordagem da Microsoft para mitigar os desafios dos dados de saúde.

No momento, as soluções de dados de serviços de saúde no Microsoft Fabric incluem as seguintes soluções/recursos:

As soluções de dados de serviços de saúde no Microsoft Fabric incluem dados de exemplo que você pode usar para testar as soluções. Como alternativa, você também pode ingerir seus próprios dados diretamente no OneLake.

Referências