Plataforma de Inteligência Databricks para HLS: Readmissão de Pacientes

A Plataforma de Inteligência Databricks é uma arquitetura aberta que combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses. Nesta demonstração, mostraremos como construir uma plataforma de dados de saúde de ponta a ponta para ingestão de informações do paciente.

Vamos nos concentrar em prever e explicar o risco de readmissão do paciente para melhorar a qualidade do atendimento.

Esta demonstração abrange a plataforma lakehouse de ponta a ponta:

• Ingestar dados de saúde (do Synthea) e, em seguida, transformá-los para o modelo de dados OMOP usando Delta Live Tables (DLT), um framework ETL declarativo para construir pipelines de processamento de dados confiáveis, sustentáveis e testáveis.
• Proteja seus dados ingeridos para garantir governança e segurança em cima dos dados PII.
• Construa coortes de pacientes e aproveite o SQL do Databricks e os pontos finais do armazém para visualizar sua população
• Construa um modelo de aprendizado de máquina com o Databricks AutoML para prever o risco de readmissão de pacientes em 30 dias
• Orquestre todas essas etapas com Databricks Workflows

Para executar a demonstração, obtenha uma área de trabalho Databricks gratuita e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python:

%pip instale dbdemos

import dbdemos
dbdemos.install('lakehouse-hls-readmission')