Microsoft veröffentlicht Azure-update mit text analytics for health-Funktionen
Microsoft am Mittwoch angekündigt, die Aufnahme von text-analytics-Funktionen in Ihrer Azure-Kognitive Services-Produkt.
Laut der software-Riese, der Text Analytics for health-Funktion kann verarbeiten eine Vielzahl von Daten-Typen und Aufgaben, einschließlich der Extraktion von mehr als 100 Arten von persönlich identifizierbaren Informationen (einschließlich der geschützten Gesundheitsinformationen) aus unstrukturierten text.
Die neue Vorschau-Funktion können auch verknüpfen Wörter oder Phrasen im text mit semantischen Entitäten – wie zum Beispiel Krankheit Symptome; Diagnose; Medikamente Namen und Klasse; und Dosierung – identifizieren und verbindungen zwischen Konzepten.
„Ausgebildet, die auf einer vielfältigen Palette von medizinischen Daten – die verschiedenen Formate von klinischen Notizen, klinische Studien, Protokolle und mehr – Gesundheit-Funktion verarbeiten kann eine Breite Palette von Datentypen und Aufgaben, ohne die Notwendigkeit für zeitintensive, manuelle Entwicklung von custom-Modelle um Erkenntnisse aus den Daten“, sagte Hadas Bitran, Microsoft Healthcare group manager, in einem blog-post begleiten die Ankündigung.
WARUM ES WICHTIG IST
Laut Microsoft, Text Analytics for health helfen kann, Anbieter, Unternehmen und Forscher konstruieren Einsichten und verbindungen aus unstrukturierten englischsprachigen medizinischen Daten. Die software unterstützt auch die Erkennung von Modifikatoren wie die negation–, wie wenn die Noten zu erwähnen, dass ein patient nicht diagnostiziert wurde, mit etwas.
„Text Analytics for health ermöglicht Forschern, Daten-Analysten, Medizinern und [independent software vendors] im Bereich des Gesundheitswesens und der biomedizinischen Raum zu entsperren, eine Breite Palette von Szenarien, wie die Herstellung analytics auf historische medizinische Daten und erstellen von Prognose-Modellen, passende Patienten zu klinischen Studien oder die Unterstützung bei der klinischen qualitätsbewertungen“, sagte Bitran.
Als ein Beispiel, Bitran darauf hingewiesen, Microsoft Text-Analytics-zusammen mit der Firma Kognitiven Suche zu entwickeln, die COVID-19-Suchmaschine. Das tool erlaubt es den Forschern zu suchen mehr als 47.000 von wissenschaftlichen Artikeln für relevante Informationen, die inmitten der manchmal überwältigenden Menge der Inhalte in Bezug auf das neuartige coronavirus.
Liam Cavanagh, Azure Kognitive Suche team principal program manager, erklärte in einem begleitenden video, „Wir haben eine Reihe von open data sets zur Verfügung gestellt, die durch die Semantische Gelehrter“, Teil des Allen Institute for AI Bereitstellung von up-to-date research papers.
TA für Gesundheit, Cavanagh Fort, „erlaubt uns zu extrahieren alle wichtigen medizinischen Entitäten … erörtert werden, dass die Inhalte und dann tag es.“
„Wir wollten es so machen, dass könnten Sie wirklich finden, was Sie suchen,“ Cavanagh sagte. „So, dass selbst wenn Sie suchen für einen ganz bestimmten Begriff, den wir verwenden wollten einige AI-Funktionen … basierend auf dem, was wir wissen, dass der Inhalt, hier sind einige andere Begriffe, die Sie könnte in Erwägung ziehen, mit mehr relevanten Informationen.“
DER GRÖßERE TREND
Andere große software-Unternehmen aufgezeigt haben, die Vorteile der Verwendung künstlicher Intelligenz zur Extraktion von Informationen aus unstrukturierten text, insbesondere dort, wo Daten im Gesundheitswesen betroffen ist.
Ende 2018, Amazon Web Services, kündigte die Einführung seiner Amazon Begreifen Medical eine HIPAA-geeignete Werkzeug, um die Prozess unstrukturierter Daten und identifizieren von Patienten-Informationen.
„Der Prozess der Entwicklung von klinischen Studien und verbindet Sie mit den richtigen Patienten erfordert Forschungs-teams, zu sichten und zu beschriften Bergen unstrukturierte medizinische Daten aufzeichnen,“ sagte Fred Hutchinson Cancer Research Center Chief Information Officer Matthew Trunnell.
Inzwischen, früher in diesem Jahr, SAS veröffentlicht seine eigenen COVID-19 Suche nach Werkzeug, das extrahieren von text und numerischen Daten, die aus mehr als 50.000 Artikeln Forschung und ermöglichen Benutzern den schnellen Zugriff auf relevante Informationen.
AUF DER PLATTE
„Das Gesundheitswesen ist überfordert mit Daten. Viele dieser Daten im Gesundheitswesen ist in form von unstrukturierten text, wie Doktor Notizen, medizinische Publikationen, elektronische Patientenakten, klinische Studien, Protokolle, medizinische stoßen, Zeugnisse und mehr,“ sagte Bitran.
„Das Gesundheitswesen, Organisationen, Anbietern, Forschern, pharmazeutischen Unternehmen, und andere stehen vor einer unglaublichen Herausforderung bei dem Versuch, zu identifizieren und zeichnen Sie die Erkenntnisse aus allen diesen Informationen. Entsperren Erkenntnisse aus diesen Daten hat ein großes Potenzial für die Verbesserung der Gesundheitsversorgung und Patienten-outcomes,“ Bitran fortgesetzt.
Kat Jercich ist senior editor von Healthcare-IT-News.
Twitter: @kjercich
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