Поделиться через

Обзор механизмов структурирования данных здравоохранения в решениях для данных здравоохранения

  • Статья

Возможность механизмов структурирования данных здравоохранения улучшает обработку данных ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR) в среде озера данных и эффективно структурирует данные для аналитики и моделирования ИИ и машинного обучения. Эти конвейеры данных сводят или преобразуют принятые данные FHIR JSON в табличную структуру. Затем данные сохраняются в формате разностных паркетных таблиц, что оптимизирует его для аналитического инструмента и эффективности хранения.

После преобразования вы можете использовать традиционные инструменты SQL для запроса табличных данных. Вы можете включить исследовательский анализ различных аспектов данных здравоохранения, таких как клинические, финансовые (требования и расширенные льготы) и административные модули данных. Использование этих конвейеров для данных здравоохранения оптимизирует процесс трансформации, в конечном итоге расширяя аналитические возможности для принятия обоснованных решений в сценариях здравоохранения.

Кроме того, эта возможность обеспечивает следующие функциональные возможности:

  • Исследование и визуализация данных: с помощью конечных точек SQL вы можете использовать T-SQL для запроса табличных данных, упрощая как специальный, так и исследовательский анализ. Вы также можете использовать Power BI для визуализации данных, хранящихся в OneLake. Вы можете создавать динамические панели мониторинга, подробные отчеты, а также визуально привлекательные диаграммы и графики. Этот полный набор функций позволяет пользователям изучать и представлять данные осмысленным и действенным образом. Это способствует принятию обоснованных решений и улучшает общую аналитику на основе данных.

  • Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: вы можете использовать табличные данные для применения расширенных методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения, что позволяет обнаруживать ценные закономерности, тенденции, связи и прогнозные выводы в данных. Эти мощные аналитические методы помогают глубже понять ваши данные и максимизировать их ценность.

Заметка

Прежде чем выполнять возможности других решений для данных здравоохранения вам требуется возможность механизмов структурирования данных здравоохранения. Убедитесь, что вы сначала развернули эту возможность, прежде чем пытаться развернуть другие возможности.

Сведения о развертывании и использовании механизмов структурирования данных здравоохранения см. в разделе:

Концептуальная архитектура

Организации здравоохранения сталкиваются с проблемами, связанными с удовлетворением спроса на доступ к облачным данным в режиме реального времени и обеспечением безопасного обмена ими между группами. Решения для данных здравоохранения в Microsoft Fabric помогут вам решить эти проблемы за счет стандартизации управления данными и обеспечения согласованности, точности и надежности. Вы можете унифицировать, преобразовывать и обогащать данные в соответствии с отраслевыми стандартами. Вы также можете легко сотрудничать с другими группами и использовать расширенную аналитику для получения ценной информации и создания приложений нового поколения.

Механизмы структурирования данных здравоохранения и архитектура клинического приема обеспечивают комплексный клинический конвейер. Каждый компонент в этом потоке настроен на взаимодействие с назначенным ему хранилищем озера данных. При развертывании этой возможности соответствующие записные книжки и хранилища озера данных будут доступны в рабочей области Fabric, демонстрируя их функции для совместной работы. Дополнительные сведения об архитектуре данных и управлении ими см. в статье Архитектура данных и управление ими в решениях для данных здравоохранения.

Что не поддерживается