Qu’est-ce que l’Analyse de texte pour l’intégrité dans Azure Cognitive Services pour la langue ?

Analyse de texte est l’une des fonctionnalités offertes par Azure Cognitive Service for Language, un ensemble d’algorithmes de Machine Learning et IA dans le cloud pour le développement d’applications intelligentes qui impliquent du langage écrit.

L’Analyse de texte pour la santé extrait et étiquette les informations médicales pertinentes à partir de textes non structurés, tels que les notes du médecin, les bilans de sortie d’hospitalisation, les documents cliniques et les enregistrements d’intégrité électroniques.

Cette documentation contient les types d’articles suivants :

  • Les Démarrages rapides sont des instructions de prise en main qui vous guident dans la formulation de vos requêtes au service.
  • Les Guides pratiques contiennent des instructions sur l’utilisation du service de manière plus spécifique ou personnalisée.
  • Les articles conceptuels fournissent des explications approfondies sur les fonctions et fonctionnalités du service.

Fonctionnalités

La Reconnaissance d’entité nommée détecte les mots et les expressions mentionnés dans du texte non structuré qui peuvent être associés à un ou plusieurs types sémantiques, tels que le diagnostic, le nom de médicaments, le symptôme/le signe ou l’âge.

NER de l’Analyse de texte pour la santé

Flux de travail classique

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous envoyez des données à des fins d’analyse et gérez la sortie de l’API dans votre application. L’analyse est effectuée telle quelle, sans aucune personnalisation supplémentaire du modèle utilisé sur vos données.

  1. Créez une ressource Azure Language, qui vous permet d’accéder aux fonctionnalités offertes par Azure Cognitive Service for Language. Cela génère un mot de passe (appelé clé) et une URL de point de terminaison que vous utiliserez pour authentifier les requêtes d’API.

  2. Créez une requête à l’aide de l’API REST ou de la bibliothèque de client pour C#, Java, JavaScript et Python. Vous pouvez également envoyer des appels asynchrones avec une requête de lot afin de combiner des requêtes d’API pour plusieurs fonctionnalités en un seul appel.

  3. Envoyez la requête contenant vos données sous forme de texte brut non structuré. Votre clé et votre point de terminaison seront utilisés pour l’authentification.

  4. Diffusez ou stockez la réponse localement.

Déployer localement en utilisant des conteneurs Docker

Utilisez le conteneur Docker disponible pour déployer cette fonctionnalité localement. Ces conteneurs Docker vous donnent la possibilité de rapprocher le service plus près de vos données, ce qui peut être souhaitable pour des raisons de conformité, de sécurité ou opérationnelles.

Intelligence artificielle responsable

Un système IA comprend non seulement la technologie, mais aussi les personnes qui l’utiliseront, les personnes qui seront affectées par lui et l’environnement dans lequel il est déployé. Pour en savoir plus sur l’utilisation et le déploiement de l’intelligence artificielle responsable dans vos systèmes, consultez la note relative à la transparence pour Analyse de texte pour l’intégrité. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour plus d’informations :

Étapes suivantes

Il existe deux façons de commencer à utiliser la fonctionnalité de liaison d’entités :

  • Language Studio, qui est une plateforme basée sur le web qui vous permet d’essayer plusieurs fonctionnalités Azure Cognitive Service for Language sans avoir à écrire de code.
  • L’article de démarrage rapide pour obtenir des instructions sur la création de requêtes au service à l’aide de l’API REST et du kit SDK de la bibliothèque de client.