Databricks Intelligence Platform for HLS：患者の再入院

Databricks Intelligence Platformは、データレイクとデータウェアハウスの最良の要素を組み合わせたオープンアーキテクチャです。このデモでは、患者情報を取り込むためのエンドツーエンドのヘルスケアデータプラットフォームの構築方法をご紹介します。

私たちは、ケアの質を向上させるために、患者の再入院リスクの予測と説明に焦点を当てます。

このデモは、エンドツーエンドのレイクハウスプラットフォームをカバーしています：

• Syntheaからのヘルスケアデータを取り込み、それらをDelta Live Tables（DLT）を使用してOMOPデータモデルに変換します。DLTは、信頼性、保守性、テスト可能なデータ処理パイプラインを構築するための宣言的なETLフレームワークです。
• 取り込んだデータを保護し、PIIデータ上でのガバナンスとセキュリティを確保してください。
• 患者のコホートを構築し、Databricks SQLとウェアハウスエンドポイントを活用して、あなたの集団を視覚化します。
• Databricks AutoMLを使用して機械学習モデルを構築し、30日以内の患者再入院リスクを予測します
• これらすべてのステップをDatabricksワークフローで調整します

デモを実行するには、無料のDatabricksワークスペースを取得し、Pythonノートブックで以下の2つのコマンドを実行します：

%pip dbdemosをインストールします

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