美國醫療與生命科學2024 – 進行中Ontada（McKesson）
從腫瘤科文件擷取資料的 ON.Genuity 平台
Ontada 以 Azure OpenAI 讀取 1.5 億份腫瘤科文件，將上市時間縮短至一週
問題
Ontada 需要分析約 1.5 億份非結構化腫瘤科文件。人工審查緩慢、容易出錯，成本也過高。
做法
公司以 Azure AI Foundry 與 Azure OpenAI Batch API 建置 ON.Genuity 平台。語言模型針對近 100 項腫瘤科資料元素進行擷取，資料則由 Azure Databricks 與 Document Intelligence 處理。
主要數據
months to one week新資料產品上市所需時間
75%處理時間減幅
150 million三週內處理的文件數
啟示
Ontada 表示，1.5 億份文件在三週內處理完成。其語言模型從非結構化紀錄中擷取指定的資料元素。
分類
來源
來源摘要
[1]Microsoft2025年2月4日
微軟說明 Ontada 如何以 Azure OpenAI 從非結構化癌症紀錄中擷取資料，並提供處理速度與數量。
詳細內容請參閱原始資料。
收錄日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
