Обзор решений для данных здравоохранения в Microsoft Fabric
Организациям здравоохранения необходимо анализировать огромные объемы данных, чтобы получить ценную аналитику. Но эти данные часто неструктурированы или частично структурированы, что затрудняет доступ к ним и использование. В настоящее время организации здравоохранения сталкиваются со следующими проблемами, связанными с данными и аналитикой:
Неструктурированные и недоступные данные: большинство поставщиков медицинских услуг хранят от 50% до 90% своих данных в обособленных хранилищах. Эта сегрегация ограничивает прогресс в области лечения и технологий. Это также накладывает ограничения на способность придерживаться нормативных стандартов.
Ограниченное взгляд на опыт пациентов: организациям здравоохранения трудно прогнозировать чрезвычайные ситуации, улучшать диагностику и оптимизировать лечение на основе клинических закономерностей.
Трудности с доступом к аналитическим данным: поставщики медицинских услуг сообщают, что тратят от 60% до 70% ценного аналитического времени на обработку медицинских данных.
Для эффективного решения этих проблем организациям необходимо улучшить свои возможности по использованию данных для выявления клинических аналитик и внедрения ценностно-ориентированных моделей медицинской помощи. Им необходимо использовать различные типы данных, такие как:
- Клинические данные
- Данные взаимодействия
- Данные визуализации
- Геномика
- Разговорный
- Претензии
- СДЗ (социальные детерминанты здоровья)
Принимая во внимание этот отраслевой ландшафт, мы внедряем решения для данных здравоохранения в Microsoft Fabric, наше решение для корпоративной аналитики, построенное на платформе Microsoft Fabric. Microsoft Fabric позволяет централизованно управлять данными с помощью набора аналитических функций, которые безупречно работают вместе. Он обеспечивает комплексную экосистему для интеграции данных, инжиниринга данных, аналитики в реальном времени, обработки и анализа данных и бизнес-аналитики без ущерба для конфиденциальности и безопасности данных. Дополнительные сведения см. в статье Что такое Microsoft Fabric
Решения для данных здравоохранения в Microsoft Fabric помогут вам ускорить окупаемость инвестиций, удовлетворив острую потребность в эффективном преобразовании данных здравоохранения в подходящий формат для анализа. С помощью этих решений вы можете проводить исследовательский анализ, крупномасштабную аналитику и использовать генеративный ИИ для работы с данных здравоохранения. Используя интуитивно понятные инструменты, такие как конвейеры данных и преобразования, вы можете легко перемещаться и обрабатывать сложные наборы данных, преодолевая проблемы, связанные с неструктурированными форматами данных.
Эти решения позволяют устранить разрозненность данных и согласовать разрозненные данные здравоохранения в едином унифицированном хранилище, где аналитические рабочие нагрузки и рабочие нагрузки ИИ могут работать в большом масштабе. Эти решения помогают преобразовать неструктурированные или частично структурированные медицинские данные в табличную форму, которую можно сохранить в хранилище озера данных, обеспечивая доступность и удобство использования для непрерывного анализа. Развертывая решения непосредственно в рабочей области Fabric, вы можете использовать возможности автомасштабирования, присущие встроенным бессерверным пулам SQL, оптимизируя производительность и масштабируемость. Такая интеграция позволяет применять весь спектр аналитических инструментов в привычной рабочей среде, повышая производительность и способствуя принятию обоснованных решений. Благодаря новым функциям решений для данных здравоохранения вы можете получать полезную информацию на основе своих данных, внедрять инновации и улучшать результаты лечения пациентов.
В настоящее время решения для данных здравоохранения в Microsoft Fabric включают в себя следующие решения/возможности:
Механизмы структурирования данных здравоохранения: быстро настройте свои данные здравоохранения с помощью стандартов данных FHIR и готовых к запуску конвейеров данных, предназначенных для эффективной структурирования данных для аналитики и моделирования ИИ и машинного обучения. Для получения дополнительной информации см. Обзор механизмов структурирования данных здравоохранения.
Обнаружение и создание когорт (предварительная версия): изучение мультимодальных данных с помощью запросов на естественном языке и создание когорт для последующих исследований и инноваций в области ИИ. Дополнительные сведения см. в Обзор обнаружения и создания когорт (предварительная версия).
Службы Azure для работы с медицинскими данными — экспорт данных: использует ваши данные ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR) в Fabric OneLake из службы FHIR Служб Azure для работы с медицинскими данными. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор Служб Azure для работы с медицинскими данными — экспорт данных.
Преобразование данных DICOM: перенесите ваши данные цифровой визуализации и коммуникаций в медицине (DICOM) в OneLake. Дополнительные сведения см. в Обзор преобразования данных DICOM.
Преобразования данных требований CMS (предварительная версия): перенесите данные CMS CCLF (требование и перевод строки требования центров обеспечения услуг по программам "Медикэр" и "Медикэйд") в OneLake. Дополнительные сведения см. в Обзор преобразования данных требований CMS (предварительная версия).
Наборы данных СДЗ — преобразования (предварительная версия): перенос наборов данных социальных детерминант здоровья (СДЗ) в OneLake. Дополнительные сведения см. в Обзор наборов СДЗ — преобразования (предварительная версия).
Обогащение неструктурированных клинических заметок (предварительная версия): использует службы Text Analytics for Health службы языка ИИ Azure для извлечения и добавления структуры к неструктурированным клиническим заметкам для аналитика. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор обогащения неструктурированных клинических заметок (предварительная версия).
Преобразования OMOP: подготавливать данные для стандартизированной аналитики с помощью открытых стандартов Сообщества по наблюдению за медицинскими результатами (OMOP). Дополнительные сведения см. в разделе Обзор преобразований OMOP.
Dynamics 365 Customer Insights - Data подготовка: Подключитесь Dynamics 365 Customer Insights к OneLake в Fabric для создания списков пациентов или участников для работы с ними. Дополнительные сведения см. в разделе: Обзор Dynamics 365 Customer Insights - Data подготовка.
Аналитика управления медицинским обслуживанием (предварительная версия): получение аналитики пациентов с высоким и растущим риском, что позволяет своевременно принимать меры с соответствующими действиями по плану медицинского обслуживания. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор аналитики управления медицинским обслуживанием (предварительная версия).
Аналитика по работе с пациентами (предварительная версия): перенести маркетинговые данные из Dynamics 365 в OneLake и согласовать их с данными пациентов в FHIR, а также использует шаблоны Power BI для улучшения взаимодействии с пациентами. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор аналитики по работе с пациентами (предварительная версия).
Решения для данных здравоохранения включают демонстрационные данные Microsoft Fabric, которые можно использовать для тестирования решений. Кроме того, вы также можете принимать собственные данные непосредственно в OneLake.