Co je Analýza textu stavu?

Důležité

Analýza textu pro stav je funkce poskytovaná jako "AS IS" a "WITH ALL FAULTS" (VŠECHNY CHYBY). Analýza textu pro zdraví není určena nebo zpřístupněna k použití jako zdravotnické zařízení, klinické podpory, diagnostického nástroje nebo jiné technologie určené k použití v diagnostice, léčbě, zmírnění rizik, léčbě nebo prevenci onemocnění nebo jiných podmínek a Společnost Microsoft nemá licenci ani právo používat tuto funkci pro takové účely. Tato schopnost není navržena nebo určena k implementaci nebo nasazení jako náhrady za odbornou lékařskou radu nebo zdravotní názor, diagnostiku, léčbu nebo klinický úsudek zdravotnického pracovníka, a proto by se neměla používat. Zákazník zodpovídá výhradně za jakékoli použití Analýza textu pro zdraví. Zákazník musí samostatně licencovat libovolný a všechny zdrojové slovníky, které hodlá použít v rámci podmínek stanovených pro tuto licenční smlouvu UMLS Metathesaurus, nebo jakéhokoliv budoucího ekvivalentního odkazu. Zákazník zodpovídá za zajištění souladu s těmito licenčními podmínkami, včetně jakýchkoli geografických nebo jiných platných omezení.

Analýza textu pro zdraví nyní umožňuje extrakci sociálních determinantů zdraví (SDOH) a etnických zmínek v textu. Tato schopnost nemusí pokrýt všechny potenciální SDOH a neodvozuje odvozování na základě SDOH nebo etnického původu (například informace o použití látky se zobrazí, ale zneužití látky není odvozeno). Všechna rozhodnutí, která využívají výstupy Analýza textu pro zdraví, které mají vliv na jednotlivce nebo přidělování zdrojů (včetně mimo jiné těch, které se týkají fakturace, lidských zdrojů nebo péče o léčbu), by se měly provádět s lidským dohledem a neměly by být založeny výhradně na zjištěních modelu. Účelem schopnost extrakce SDOH a etnické identity je pomoct poskytovatelům zlepšit výsledky zdraví a nemělo by být použito k extrakci nebo kreslení negativních odvozování uživatelů nebo spotřebitelů údajů SDOH nebo populace pacientů nad rámec deklarovaného účelu pomoci poskytovatelům zlepšit výsledky zdraví.

Analýza textu pro stav je jednou z předem připravených funkcí, které nabízíJazyk Azure AI. Jedná se o cloudovou službu API, která používá inteligenci strojového učení k extrakci a označování relevantních lékařských informací z celé řady nestrukturovaných textů, jako jsou poznámky lékaře, souhrny výpisů, klinické dokumenty a elektronické zdravotní záznamy.

Tato dokumentace obsahuje následující typy článků:

  • Článek rychlý start obsahuje krátký kurz, který vás provede prvním požadavkem na službu.
  • Návody obsahují podrobné pokyny k volání služby pomocí hostovaného rozhraní API nebo použití místního kontejneru Dockeru.
  • Koncepční články poskytují podrobné informace o jednotlivých funkcích služby, pojmenovaném rozpoznávání entit, extrakci relací, propojení entit a detekci kontrolních výrazů.

Analýza textu pro funkce stavu

Analýza textu pro stav provádí čtyři klíčové funkce, které se nazývají rozpoznávání entit, extrakce relací, propojení entit a detekce kontrolních výrazů, a to vše s jedním voláním rozhraní API.

Rozpoznávání pojmenovaných entit slouží k provedení sémantické extrakce slov a frází z nestrukturovaného textu, které jsou spojené s některým z podporovaných typů entit, jako je diagnostika, název léky, příznaky/znaménko nebo věk.

Analýza textu pro stav NER

Analýza textu pro zdraví může přijímat nestrukturovaný text v angličtině, němčině, francouzštině, italštině, španělštině, portugalštině a hebrejštině.

Kromě toho Analýza textu pro stav může vrátit zpracovaný výstup pomocí struktury FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), která umožňuje integraci služby s jinými systémy elektronického zdravotnictví.

Scénáře použití

Analýza textu pro stav je možné použít ve více scénářích v různých odvětvích. Mezi běžné motivace zákazníků při používání Analýza textu pro stav patří:

  • Pomáhá a automatizuje zpracování lékařských dokumentů správným lékařským kódem, aby se zajistila přesná péče a fakturace.
  • Zvýšení efektivity analýzy zdravotnických dat, aby pomohlo podpořit úspěch modelů péče založených na hodnotách, jako je Medicare.
  • Minimalizace úsilí poskytovatele zdravotní péče tím, že automatizuje agregaci klíčových dat pacientů pro monitorování trendů a vzorů.
  • Usnadnění a podpora přijetí norem HL7 pro vylepšenou výměnu, integraci, sdílení, načítání a doručování elektronických zdravotních informací ve všech zdravotnických službách.

Příklady případů použití:

Případ použití Popis
Extrahování přehledů a statistik Identifikujte lékařské entity, jako jsou příznaky, léky, diagnostika z klinických a výzkumných dokumentů, aby bylo možné extrahovat přehledy a statistiky pro různé kohorty pacientů.
Vývoj prediktivních modelů s využitím historických dat Power solutions for planning, decision support, risk analysis and more, based on prediction models created from historic data.
Anotace a kurátorované lékařské informace Podpora řešení pro klinickou anotaci dat a léčbu, jako je automatizace klinického kódování a digitalizace ručně vytvořených dat.
Kontrola a hlášení lékařských informací Podpora řešení pro hlášení a označování možných chyb v lékařských informacích vyplývajících z revizních procesů, jako je kontrola kvality.
Pomoc s podporou rozhodování Povolte řešení, která lidem poskytují informace o usnadnění týkající se lékařských informací pacientů, aby bylo možné rychleji a spolehlivěji rozhodovat.

Začínáme s Analýza textu pro stav

Pokud chcete použít Analýza textu pro stav, odešlete nezpracovaný nestrukturovaný text pro analýzu a zpracujete výstup rozhraní API ve vaší aplikaci. Analýza se provádí tak, jak je, bez dalšího přizpůsobení modelu používaného na vašich datech. Existují dva způsoby použití Analýza textu pro stav:

Možnost vývoje Popis
Language Studio Language Studio je webová platforma, která umožňuje vyzkoušet propojení entit s textovými příklady bez účtu Azure a vlastní data při registraci. Další informace najdete na webu language Studio nebo v rychlém startu language studio.
ROZHRANÍ REST API nebo klientská knihovna (Azure SDK) Integrujte Analýza textu pro stav do vašich aplikací pomocí rozhraní REST API nebo klientské knihovny dostupné v různých jazycích. Další informace najdete v rychlém startu Analýza textu stavu.
Kontejner Dockeru Pomocí dostupného kontejneru Dockeru nasaďte tuto funkci místně. Tyto kontejnery Dockeru umožňují přiblížit službu vašim datům z důvodu dodržování předpisů, zabezpečení nebo jiných provozních důvodů.

Požadavky na vstup a limity služeb

Analýza textu pro stav je navržená tak, aby přijímala nestrukturovaný text pro analýzu. Další informace najdete v tématu omezení dat a služeb.

Analýza textu pro stav funguje s různými vstupními jazyky. Další informace najdete v tématu podpora jazyků.

Referenční dokumentace a ukázky kódu

Při používání této funkce ve svých aplikacích si projděte následující referenční dokumentaci a ukázky jazyka Azure AI:

Možnost vývoje / jazyk Referenční dokumentace Ukázky
REST API Dokumentace k rozhraní REST API
C# Dokumentace k jazyku C# Ukázky jazyka C#
Java Dokumentace k Javě Ukázky v Javě
JavaScript Dokumentace k JavaScriptu Ukázky JavaScriptu
Python Dokumentace k Pythonu Ukázky Pythonu

Zodpovědné používání AI

Systém AI zahrnuje technologii, lidi, kteří ji budou používat, osoby, které ho budou ovlivněny, a prostředí, ve kterém je nasazené. Přečtěte si poznámku k transparentnosti pro Analýza textu o stavu, abyste se dozvěděli o zodpovědném používání a nasazení umělé inteligence ve vašich systémech. Další informace najdete také v následujících článcích: