의료 검색 앱 만들기

주의사항:

의료 관련 제한사항: 고객은 임상 목적(명확히 하자면 비임상 연구, 예약 또는 기타 관리 작업은 제한되지 않음)으로, 전문적인 의료 조언을 대체하기 위해 또는 관련 규제 당국의 감독을 받거나 허가 또는 승인이 필요한 방식으로 생성형 AI 서비스를 사용할 수 없으며, 최종 사용자가 이러한 행위를 하도록 허용하지 않습니다. 자세한 내용은 서비스별 약관을 참조하세요.
명확히 하자면, Vertex AI Search를 사용하여 기존 의료 정보를 검색하고 요약하는 것과 관련하여 임상 목적으로의 사용 제한은 관련 법률 및 규정에 따라 면허를 보유한 전문가의 검토 없이 직접 진단 또는 치료 목적으로 사용하는 것을 제한한다는 의미입니다.
생성된 출력 정보는 항상 완전히 신뢰하지 못할 수 있습니다. LLM 및 생성형 AI의 특성으로 인해 출력 정보에는 잘못되었거나 편향적인(예를 들어, 고정 관념적이거나 기타 유해한 콘텐츠) 정보가 포함될 수 있으며, 검토가 필요합니다. 모든 요약 또는 답변 내용은 최종본이 아닌 초안으로 간주되어야 합니다.
이 제품의 용도는 질환이나 질병의 예방, 진단, 치료와 관련된 정보를 제공하기 위한 것이 아닙니다. 진단 또는 치료 추천과 관련된 질문을 다루기 위해 만들어진 제품이 아닙니다. 이 제품의 용도는 사용자가 제공한 기존 의료 정보를 검색하고 요약하는 것입니다.
제한된 테스트 데이터로 인해 이 제품은 만 0~18세 및 85세 이상의 연령대에 적용되지 않을 수도 있습니다. 따라서 고객은 생성된 출력을 검토할 때 소스 데이터 내 하위 집단의 대표성을 고려해야 합니다.

Vertex AI Search에서 임상 데이터를 검색하려면 다음 워크플로 중 하나를 따르면 됩니다.

의료 데이터 스토어를 만들고 FHIR R4 데이터를 데이터 스토어로 가져와 의료 검색 앱에 연결한 후 임상 데이터를 쿼리합니다. 자세한 내용은 의료 데이터 스토어 만들기를 참조하세요.
의료 검색 앱을 만들고, 의료 데이터 스토어를 만들고, 앱 생성 프로세스 중에 FHIR R4 데이터를 데이터 스토어로 가져오고, 임상 데이터를 쿼리합니다.

이 페이지에서는 두 번째 방법을 설명합니다.

데이터 가져오기 빈도 정보

다음과 같은 방법으로 FHIR R4 데이터를 데이터 스토어로 가져올 수 있습니다.

일괄 가져오기: 한 번에 가져오기를 수행합니다. 데이터를 데이터 스토어로 가져옵니다. 추가 증분 가져오기에 관한 자세한 내용은 의료 데이터 새로고침을 참조하세요.
스트리밍 가져오기(미리보기): 거의 실시간으로 데이터 가져오기를 스트리밍합니다. 소스 FHIR 스토어의 모든 증분 변경사항은 Vertex AI Search 데이터 스토어에서 동기화됩니다. 스트리밍에는 항목이 포함된 데이터 스토어 유형인 데이터 커넥터가 필요합니다. 항목은 데이터 스토어 인스턴스이기도 합니다.

지정된 Google Cloud 프로젝트의 데이터 스트리밍 속도는 다음 할당량에 따라 달라집니다. 할당량을 초과하면 스트리밍 지연이 발생할 수 있습니다.
- 대기 중인 FHIR 또는 분당 BigQuery 스트리밍 쓰기 수. 자세한 내용은 할당량 및 한도를 참조하세요.
- 리전별 분당 FHIR 읽기 작업 수. 자세한 내용은 Cloud Healthcare API FHIR 할당량을 참조하세요.

데이터 스토어를 만들 때 데이터 가져오기 빈도를 선택하고 나중에 이 구성을 변경할 수는 없습니다.

가져오기 스트리밍은 Vertex AI Search가 지원하는 모든 리소스에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 의료 FHIR R4 데이터 스키마 참조를 참조하세요.

시작하기 전에

의료 검색 앱을 만들기 전에 다음 요구사항을 완료하세요.

의료 검색을 위한 앱과 데이터 스토어 간의 관계를 이해합니다. 자세한 내용은 앱 및 데이터 스토어 정보를 참조하세요.
수집을 위한 FHIR 데이터를 준비합니다.
의료용 Vertex AI Search는 미국 멀티 리전(us)에서만 검색 서비스를 제공합니다. 따라서 의료 검색 앱과 데이터 스토어는 us 멀티 리전에 있어야 합니다.

앱 만들기

Google Cloud 콘솔 또는 API를 사용하여 의료 검색 앱을 만들 수 있습니다. 두 접근 방식의 차이점은 다음과 같습니다.

Google Cloud 콘솔 사용: Cloud Healthcare API에서 소스 FHIR 스토어를 선택하고 의료 검색 앱 만들기 프로세스의 일부로 FHIR 데이터를 가져옵니다. FHIR 데이터를 스트리밍(미리보기)하려면 소스 FHIR 스토어가 대상 Vertex AI Search 앱과 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있어야 합니다.
REST API 사용: Cloud Healthcare API FHIR 스토어에서 FHIR 데이터를 가져올 수 있습니다. FHIR 스토어는 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있거나 다른 Google Cloud 프로젝트에 있을 수 있습니다.
1. dataStores.create 메서드를 사용하여 의료 데이터 스토어를 만듭니다.
2. documents.import 메서드를 사용하여 Cloud Healthcare API에서 FHIR 스토어를 지정하고 FHIR 데이터를 가져옵니다.
3. engines.create 메서드를 사용하여 의료 검색 앱을 만들고 기존 의료 데이터 스토어를 지정합니다.

의료 검색 앱을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

이 태스크에 필요한 권한

다음 권한 또는 다음 Identity and Access Management(IAM) 롤을 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-discoveryengine.iam.gserviceaccount.com 서비스 계정에 부여합니다.

Cloud Healthcare API로 FHIR 스토어의 FHIR 데이터 일회성 가져오기
권한
- bigquery.jobs.create
- bigquery.datasets.create
- bigquery.tables.export
- healthcare.datasets.get
- healthcare.datasets.list
- healthcare.fhirStores.get
- healthcare.fhirStores.list
- healthcare.fhirStores.export
역할
Cloud Healthcare API(미리보기)로 FHIR 스토어의 FHIR 데이터 스트리밍 가져오기
권한
- healthcare.datasets.get
- healthcare.datasets.list
- healthcare.fhirStores.get
- healthcare.fhirStores.update
- healthcare.fhirStores.list
- healthcare.fhirStores.export
- healthcare.fhirResources.get
역할
- Healthcare FHIR 스토어 관리자(roles/healthcare.fhirStoreAdmin)
- Healthcare FHIR 리소스 리더(roles/healthcare.fhirResourceReader)
데이터 스토어를 만들 때 스키마를 맞춤설정하여(미리보기) FHIR 리소스 및 요소의 색인 생성 가능 여부, 검색 가능성, 가져오기 가능성을 구성합니다.
권한
- storage.objects.create
- storage.objects.delete
- storage.objects.list
역할
- 스토리지 객체 관리자(roles/storage.objectAdmin)
Google Cloud의 파일을 참조하는 FHIR 데이터를 가져옵니다. 참조된 파일이 Vertex AI Search 앱과 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있는 경우 기본적으로 부여됩니다.
권한
- storage.objects.get
- storage.buckets.create
역할
- 스토리지 객체 뷰어(roles/storage.objectViewer)
- 스토리지 관리자(roles/storage.admin)

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

Agent Builder를 사용하여 이 모든 것을 자체 데이터에 그라운딩하세요.
앱 페이지에서 새 앱을 클릭합니다.
앱 만들기 페이지에서 검색을 선택합니다.
검색 앱 구성 창에서 의료를 선택합니다.
이 앱에 고급 LLM 기능을 사용 설정하려면 고급 LLM 기능 전환 버튼을 클릭합니다.

고급 LLM 기능을 활성화하여 상위 검색 결과 1개 이상을 짧게 요약한 검색 요약을 가져옵니다.

LLM 기능을 활성화하면 지원되는 기능이 제공되는 데 최대 5분이 걸릴 수 있습니다.
앱 이름 필드에 앱 이름을 입력합니다.
회사 또는 조직의 외부 이름 필드에 회사 또는 조직의 일반 이름을 입력합니다. Inc 또는 LLC와 같은 서픽스는 포함하지 않아도 됩니다. 이 필드는 LLM이 앱이 나타내는 회사를 식별하는 데 유용합니다.
계속을 클릭합니다.
데이터 스토어에 연결하려면 데이터 스토어 페이지에서 다음 중 하나를 수행합니다.
- 일괄 가져오기의 경우 기존 의료 데이터 스토어를 선택하고 스트리밍 가져오기의 경우 기존 데이터 커넥터를 선택합니다. 앱을 만들기 전에 데이터 스토어 또는 데이터 커넥터를 만들려면 의료 데이터 스토어 만들기를 참조하세요.
- 데이터 스토어(일회성 일괄 가져오기용) 또는 데이터 스토어의 인스턴스인 데이터 커넥터(스트리밍 가져오기용)를 만듭니다.
  1. 데이터 스토어 만들기를 클릭합니다.
  2. 데이터 소스 선택 창에서 데이터 소스로 Healthcare API(FHIR)를 선택합니다.
  3. FHIR 스토어에서 데이터를 가져오려면 다음 중 하나를 수행합니다.
    - 사용 가능한 FHIR 스토어 목록에서 FHIR 스토어를 선택합니다.
      1. FHIR 스토어 필드를 펼칩니다.
      2. 이 목록에서 허용된 위치에 있는 데이터 세트를 선택한 다음 FHIR 버전 R4를 사용하는 FHIR 스토어를 선택합니다.
        FHIR 데이터를 스트리밍(미리보기)하려면 소스 FHIR 스토어가 대상 Vertex AI Search 데이터 스토어와 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있어야 합니다.
    - FHIR 스토어를 수동으로 입력합니다.
      1. FHIR 스토어 필드를 펼칩니다.
      2. FHIR 스토어 수동 입력을 클릭합니다.
      3. FHIR 스토어 이름 대화상자에 FHIR 스토어의 전체 이름을 다음 형식으로 입력합니다.
        project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID
      4. 저장을 클릭합니다.
  4. 동기화 섹션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 데이터 스토어가 생성된 후에는 이 선택 사항을 변경할 수 없습니다.
    - 일회성: 일회성 일괄 데이터 가져오기를 수행합니다. 추가 증분 가져오기에 관한 자세한 내용은 의료 데이터 새로고침을 참조하세요.
    - 스트리밍: 거의 실시간으로 스트리밍 데이터 가져오기를 수행합니다. 데이터를 스트리밍하려면 데이터 스토어의 한 유형인 데이터 커넥터를 만들어야 합니다. 이 기능은 미리보기 기능입니다. REST API를 사용하여 스트리밍 데이터 스토어를 설정하려면 고객 엔지니어에게 문의하세요.
  5. 이 데이터의 스키마는 무엇인가요? 섹션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
    - Google이 사전 정의한 스키마: 지원되는 FHIR 리소스 및 요소에 대해 색인 생성 가능 여부, 검색 가능성, 가져오기 가능성과 같은 Google이 사전 정의한 스키마 구성을 유지합니다. 이 옵션을 선택하면 데이터 스토어를 만든 후에는 스키마를 업데이트할 수 없습니다. 데이터 스토어를 만든 후 스키마를 변경하려면 커스텀 스키마(미리보기) 옵션을 선택합니다.
      1. 계속을 클릭합니다.
      2. 데이터 스토어 이름 필드에 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.
      3. 만들기를 클릭합니다.
    - 커스텀 스키마(미리보기): 지원되는 FHIR 리소스 및 요소에 대해 색인 생성 가능 여부, 검색 가능성, 가져오기 가능성과 같은 자체 스키마 구성을 정의합니다. 이 기능은 미리보기 기능입니다. 구성 가능한 스키마를 설정하려면 고객 엔지니어에게 문의하세요.
      1. 계속을 클릭합니다.
      2. 스키마를 검토하고 각 필드를 펼친 다음 필드 설정을 수정합니다.
      3. 새 필드 추가를 클릭하여 지원되는 FHIR 리소스에 새 필드를 추가합니다. Google이 정의한 스키마에 제공된 필드는 삭제할 수 없습니다.
      4. 계속을 클릭합니다.
      5. 데이터 커넥터 이름 필드에 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.
      6. 만들기를 클릭합니다.
  6. 계속을 클릭합니다.
  7. 만든 데이터 스토어 또는 데이터 커넥터를 선택합니다.
선택사항: 사용할 수 없는 데이터 스토어 목록을 보려면 이유 알아보기를 클릭합니다.

데이터 스토어 목록과 사용 불가 이유가 포함된 테이블이 표시됩니다. 데이터 스토어를 사용할 수 없는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
- 데이터 스토어 유형으로 하나의 앱에만 연결할 수 있으며 데이터 스토어가 이미 연결되어 있습니다.
- 데이터 스토어와 앱의 유형이 다릅니다. 예를 들어 웹사이트 검색 데이터 스토어를 의료 검색 앱에 연결할 수 없습니다.
만들기를 클릭합니다.

앱과 데이터 스토어가 성공적으로 생성되면 데이터 스토어 세부정보 페이지에 가져온 FHIR 데이터의 세부정보가 표시됩니다.

REST

의료 데이터 스토어를 만들고 의료 데이터를 가져옵니다.
의료 검색 앱을 만들고 데이터 스토어에 연결합니다. 의료 검색 앱은 하나의 데이터 스토어에만 연결할 수 있지만, 특정 데이터 스토어는 여러 앱에 연결할 수 있습니다.

핵심 용어: Vertex AI Search에서 앱이라는 용어는 API라는 맥락에서 엔진이라는 용어와 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.
```
curl -X POST\
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json"\
 -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines?engineId=APP_ID" \
 -d '{
    "displayName": "APP_DISPLAY_NAME",
    "dataStoreIds":"DATA_STORE_ID",
    "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
    "solutionType": "SOLUTION_TYPE_SEARCH",
    "searchEngineConfig": {
      "searchTier": "SEARCH_TIER_STANDARD",
      "searchAddOns": ["SEARCH_ADD_ON"]
    }
}'
```
다음을 바꿉니다.
- PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
- APP_ID: 만들려는 Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
- APP_DISPLAY_NAME: 만들려는 Vertex AI Search 앱의 표시 이름입니다.
- DATA_STORE_ID: Vertex AI Search 앱에 추가하려는 기존 Vertex AI Search 데이터 스토어의 ID입니다.
- SEARCH_ADD_ON: 이 앱에 생성형 AI 답변으로 검색과 같은 고급 LLM 기능을 사용할지 여부를 지정하는 선택사항 필드입니다. 고급 LLM 기능을 활성화하려면 값 SEARCH_ADD_ON_LLM을 입력합니다. 고급 LLM 기능을 사용하지 않으려면 SEARCH_ADD_ON_UNSPECIFIED를 지정하거나 searchAddOns 필드를 삭제합니다. 자세한 내용은 고급 LLM 기능을 참조하세요.
응답

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. done 필드의 값이 true이면 앱을 만드는 작업이 완료된 것입니다. false이면 앱 만들기 작업이 실패한 것입니다.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/operations/APP_CREATION_OPERATION_ID",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.Engine",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID",
    "displayName": "APP_DISPLAY_NAME",
    "dataStoreIds": [
      "DATA_STORE_ID"
    ],
    "solutionType": "SOLUTION_TYPE_SEARCH",
    "searchEngineConfig": {
      "searchTier": "SEARCH_TIER_STANDARD",
      "searchAddOns": [
        "SEARCH_ADD_ON_LLM"
      ]
    },
    "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR"
  }
}
```

앱 생성 확인

이 태스크에서는 의료 검색 앱이 생성되었는지, FHIR 데이터를 데이터 스토어로 가져왔는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

Google Cloud 콘솔에서 앱을 선택하고 세부정보를 확인합니다.
REST API를 통해 engines.get 메서드를 사용하여 의료 데이터 스토어 세부정보를 가져옵니다.

데이터 스토어 생성 및 데이터 가져오기를 확인하려면 다음 단계를 완료하세요.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

Agent Builder를 사용하여 이 모든 것을 자체 데이터에 그라운딩하세요.
앱 페이지에서 내가 만든 앱이 앱 목록에 있는지 확인합니다.
앱에 연결한 데이터 스토어가 연결된 데이터 스토어 열에 표시되는지 확인합니다.
데이터 스토어를 선택하고 데이터 스토어 세부정보를 확인합니다.

REST

앱 생성을 확인합니다.

curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json"\
 -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID"

다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
APP_ID: Vertex AI Search 앱의 ID입니다.

응답

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 생성된 앱의 세부정보가 포함됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID",
  "displayName": "APP_DISPLAY_NAME",
  "createTime": "APP_CREATION_TIMESTAMP",
  "dataStoreIds": [
    "DATA_STORE_ID"
  ],
  "solutionType": "SOLUTION_TYPE_SEARCH",
  "searchEngineConfig": {
    "searchTier": "SEARCH_TIER_STANDARD",
    "searchAddOns": [
      "SEARCH_ADD_ON_LLM"
    ]
  },
  "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
  "dataStores": [
    "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/APP_ID"
  ]
}

데이터 스토어 생성 및 FHIR 데이터 가져오기를 확인합니다.

다음 단계

의료 검색 앱에서 의료 데이터 검색
의료 데이터 새로고침