Что такое пользовательский анализ текста для здоровья?
Примечание.
Пользовательский анализ текста для работоспособности (предварительная версия) будет прекращен 10 января 2025 г., перейдя к другим службам обучения пользовательских моделей, таким как распознавание пользовательских именованных сущностей на языке ИИ Azure к этой дате. С 10 января 2025 г. вы можете продолжать использовать пользовательский анализ текста для работоспособности (предварительная версия) в существующих проектах без нарушений. Невозможно создать новые проекты. 10 января 2025 г. рабочие нагрузки, работающие в пользовательской аналитике текста для работоспособности (предварительная версия), будут удалены, а связанные данные проекта будут потеряны.
Пользовательские Анализ текста для работоспособности — это одна из пользовательских функций, предлагаемых языком искусственного интеллекта Azure. Это облачная служба API, которая применяет аналитику машинного обучения для создания пользовательских моделей на основе Анализ текста для работоспособности для задач распознавания пользовательских сущностей здравоохранения.
Пользовательская Анализ текста для работоспособности позволяет пользователям создавать пользовательские модели ИИ для извлечения конкретных сущностей здравоохранения из неструктурированного текста, таких как клинические заметки и отчеты. Создавая проект пользовательский анализ текста для здоровья, разработчики могут итеративно определять новый словарь, данные меток, обучать, оценивать и повысить производительность модели, прежде чем сделать его доступным для использования. Качество данных с метками значительно влияет на производительность модели. Чтобы упростить сборку и настройку модели, служба предлагает веб-портал, к которому можно получить доступ через студию language. Вы можете легко приступить к работе со службой, выполнив действия, описанные в этом кратком руководстве.
Эта документация включает статьи следующих типов:
- Краткие руководства по началу работы с инструкциями по созданию запросов к службе.
- Статьи с основными понятиями — здесь описываются функциональность и возможности службы.
- Руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
Примеры сценариев использования
Аналогично Анализ текста для здоровья, пользовательский анализ текста для здоровья можно использовать в нескольких сценариях в различных отраслях здравоохранения. Однако основное использование этой функции заключается в том, чтобы обеспечить уровень настройки поверх Анализ текста для расширения существующей карты сущностей.
Жизненный цикл разработки проекта
Использование пользовательский анализ текста для здоровья обычно включает несколько различных шагов.
Определите схему: знайте данные и определите новые сущности, извлеченные на основе существующей Анализ текста для сопоставления сущностей работоспособности. Исключите неоднозначности.
Маркировка данных. Это является ключевым фактором при определении производительности модели. Маркируйте данные точно, согласованно и полностью.
- Добавляйте метки точно. Обязательно добавляйте метки правильного типа к каждой сущности. Включайте только те данные, которые нужно извлечь. Не добавляйте в метки ненужные данные.
- Добавляйте метки согласованно. К каждой сущности нужно добавлять одну и ту же метку во всех файлах.
- Добавляйте метки ко всем данным. Добавляйте метки ко всем экземплярам сущности во всех файлах.
Обучение модели. Обучение модели начинается с изучения промаркированных данных.
Просмотр сведений о производительности модели. После обучения просмотрите сведения об оценке модели и ее производительности, а также рекомендации по улучшению.
Разверните модель: развертывание модели делает ее доступной для использования с помощью API.
Извлечение сущностей. Используйте настраиваемые модели для задач извлечения сущностей.
Справочная документация и примеры кода
При использовании пользовательский анализ текста для здоровья см. следующую справочную документацию по языку ИИ Azure:
| Программные интерфейсы | Справочная документация |
|---|---|
| REST API (разработка) | Документация по REST API |
| REST API (среда выполнения) | Документация по REST API |
Ответственное применение ИИ
В систему ИИ входит не только технология, но и ее пользователи, люди, на которых она повлияет, а также среда, в которой она будет развернута. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности для Анализа текста для сферы здравоохранения, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании искусственного интеллекта в ваших системах. Дополнительные сведения см. в следующих статьях:
- Примечание о прозрачности для языка ИИ Azure
- Интеграция и ответственное использование
- Данные, конфиденциальность и безопасность
Следующие шаги
Используйте статью краткого руководства, чтобы начать использовать пользовательский анализ текста для здоровья.
В ходе жизненного цикла разработки проекта просмотрите глоссарий, чтобы узнать больше о терминах, используемых в документации по этой функции.
Не забудьте ознакомиться с ограничениями службы, например со сведениями о доступности по регионам.