Va prezentam analize text pentru sanatate

Hadas Bitran, Manager de grup, Microsoft Healthcare

Industria medicala este coplesita de date. O mare parte din aceste date despre sanatate sunt sub forma de text nestructurat, cum ar fi notele medicului, publicatiile medicale, fisele medicale electronice, protocoalele studiilor clinice, transcrierile intalnirilor medicale si multe altele. Organizatiile din domeniul sanatatii, furnizorii, cercetatorii, companiile farmaceutice si altele se confrunta cu o provocare incredibila in incercarea de a identifica si a extrage informatii din toate aceste informatii. Descoperirea informatiilor din aceste date are un potential masiv de imbunatatire a serviciilor medicale si a rezultatelor pacientilor.

Astazi suntem incantati sa introducem Text Analytics pentru sanatate, o noua functie de previzualizare a Text Analytics in Azure Cognitive Services care permite dezvoltatorilor sa proceseze si sa extraga informatii din datele medicale nestructurate. Antrenat pe o gama variata de date medicale – acoperind diferite formate de note clinice, protocoale de studii clinice si multe altele – caracteristica de sanatate este capabila sa proceseze o gama larga de tipuri de date si sarcini, fara a fi nevoie de o dezvoltare manuala intensiva a timpului. modele personalizate pentru a extrage informatii din date.

Descoperiti informatii si relatii profunde in datele medicale

Cu Text Analytics pentru sanatate, utilizatorii pot detecta cuvintele si expresiile mentionate in textul nestructurat ca entitati care pot fi asociate cu tipuri semantice din domeniul asistentei medicale si biomedicale, cum ar fi diagnosticul, numele medicamentului, simptomul / semnul, examinarile, tratamentele, doza si calea de administrare. (Pentru lista completa a tipurilor si relatiilor de entitati de sanatate, consultati documentatia.) In plus, utilizatorii pot extrage peste 100 de tipuri de informatii de identificare personala (PII), inclusiv informatii de sanatate protejate (PHI), in text nestructurat.

Analiza textului leaga, de asemenea, entitatile de ontologiile medicale si de sistemele de codificare specifice domeniului (de exemplu, Unified Medical Language System) si identifica conexiuni semnificative intre conceptele mentionate in text (de exemplu, gasirea relatiei dintre numele unui medicament si doza asociata cu aceasta).

Semnificatia continutului medical este, de asemenea, extrem de afectata de modificatori, cum ar fi negatia, care poate avea o implicatie critica daca este diagnosticata gresit. De exemplu, este important ca profesionistii din domeniul sanatatii sa stabileasca cand un pacient „nu a fost diagnosticat cu ceva” sau „nu are un anumit simptom”. Functia de sanatate accepta detectarea negatiei pentru diferitele entitati mentionate in text.

Timpul rapid pentru a obtine informatii despre sanatate

Analiza textului pentru sanatate permite cercetatorilor, analistilor de date, profesionistilor din domeniul medical si ISV-urilor din spatiul medical si biomedical sa deblocheze o gama larga de scenarii – cum ar fi producerea de analize privind datele medicale istorice si crearea de modele de predictie, potrivirea pacientilor cu studiile clinice sau asistenta in clinica recenzii de calitate.

Ca raspuns la pandemia COVID-19, Micosoft a colaborat cu Institutul Allen pentru AI si grupuri de cercetare de conducere pentru a pregati COVID-19 Open Research Dataset, o resursa gratuita de peste 47.000 de articole stiintifice pentru a fi utilizate de comunitatea de cercetare globala. Cu Cognitive Search si Text Analytics, am dezvoltat motorul de cautare COVID-19, care permite cercetatorilor sa evalueze si sa obtina mai rapid informatii din cantitatea coplesitoare de informatii despre COVID-19.

Aflati mai multe despre utilizarea IA pentru a extrage lucrari de cercetare nestructurate pentru a combate COVID-19.

Colaboram indeaproape cu organizatii precum University College London (UCL), care efectueaza recenzii ale rapoartelor de cercetare medicala.

„Unul dintre obiectivele noastre ca grup de cercetare este efectuarea de analize sistematice intr-o serie de domenii de politica”, spune profesorul James Thomas de la UCL si directorul Facilitatii de evaluare a Centrului EPPI pentru Departamentul Sanatatii, Anglia. „Am colaborat cu ingineri de la Microsoft si oameni de stiinta pentru date pentru a construi un sistem de recenzii„ vii ”- care identifica automat cercetarile relevante pentru recenzii pe masura ce sunt publicate. Analiza textului pentru sanatate ofera un instrument puternic pentru extragerea de informatii din literatura clinica, cu un sprijin bogat pentru o gama larga de terminologii din domeniul sanatatii, astfel incat sa putem identifica mai rapid si mai precis informatiile relevante. ”

La Microsoft, obiectivul nostru in cadrul asistentei medicale este de a imputernici oamenii si organizatiile pentru a aborda provocarile complexe cu care se confrunta astazi industria asistentei medicale, lucrand indeaproape cu clientii si partenerii nostri pentru a da viata solutiilor medicale. Suntem incantati sa punem la dispozitie Analize text pentru sanatate in sprijinul acestei misiuni.

Incepeti sa folositi Text Analytics pentru sanatate

Analiza textului pentru sanatate este disponibila in prezent in containere. Cu containerele, puteti implementa resurse in propriul mediu de dezvoltare care indeplineste cerintele dvs. specifice de securitate si guvernare a datelor.

Containerul ofera API-uri de puncte finale de predictie de interogare bazate pe REST. Mai jos este un exemplu de solicitare API si corp de raspuns:

Pentru mai multe resurse:

• Consultati documentatia Text Analytics
• Vedeti Analiza textului in actiune cu demonstratia motorului de cautare Covid-19
• Contactati-ne pentru a incerca Text Analytics pentru sanatate
• Pentru a afla mai multe despre solutiile de asistenta medicala care utilizeaza Azure, vizitati site-ul nostru web