医療データ ストレージ ソリューション

Azure Blob Storage
Azure Data Factory
Azure Data Lake
Azure Machine Learning
Power BI

ソリューションのアイデア

このアーティクルはソリューションのアイデアです。 このコンテンツにさらに多くの情報 (想定されるユース ケース、代替サービス、実装に関する考慮事項、価格ガイダンスなど) の掲載をご希望の方は、GitHub のフィードバックでお知らせください。

Microsoft のクラウド ソリューションとハイブリッド ソリューションを使用すると、インテリジェンスを使用し、コンプライアンスを維持しながら、効率的かつコスト効率の高い方法で医療データ ストレージを管理できます。

考えられるユース ケース

このソリューションは、主にヘルスケア、医療、医療保険、金融業界向けです。

アーキテクチャ

Architecture diagramこのアーキテクチャの SVG をダウンロードします。

データフロー

  1. Azure Data Factory を使用して、医療画像データを安全に取り込みます。
  2. Azure Data Lake Store や Azure Blob Storage に医療画像データを安全に格納します。
  3. トレーニング済みの Azure Cognitive Services API またはカスタム開発された Machine Learning モデルを使用して、医療画像データを分析します。
  4. 人工知能 (AI) と Machine Learning の結果を Azure Data Lake に格納します。
  5. Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を維持しながら、Power BI を使用して AI と Machine Learning の結果をやりとりします。
  6. Web ベースのベンダー ニュートラル アーカイブ (VNA) 画像ビューアーを使用して、医療画像データを安全に操作します。

コンポーネント

  • Data Factory: エンタープライズ規模のハイブリッド データ統合を簡単に実現
  • Data Lake Storage: ビッグ データの分析ワークロード用のハイパースケール リポジトリ
  • Cognitive Services: スマートな API 機能を追加して状況に合ったやり取りを実現します
  • Web Apps: ミッション クリティカルな大規模 Web アプリを迅速に作成してデプロイ
  • Defender for Cloud: セキュリティ管理を統合し、高度な脅威保護をハイブリッド クラウド ワークロード間で有効化
  • Microsoft Entra ID: オンプレミスのディレクトリを同期して、シングル サインオンを可能にします
  • Key vault:キーやその他のシークレットを保護し、制御を維持する
  • Application Insights:Web アプリおよびサービスにおける問題を検出、トリアージ、診断
  • Azure Monitor:アプリケーション、インフラストラクチャ、ネットワークの完全な監視
  • Machine Learning: 予測分析ソリューションを簡単に構築、デプロイ、管理
  • Power BI Embedded:完全対話式で魅力的なデータの視覚エフェクトをアプリケーションに組み込む

次のステップ