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医療検索データストアを作成する

注意:

ヘルスケアに関する制限: お客様は、生成 AI サービスを臨床目的（明確にするために記すと、非臨床研究、スケジュール設定、またはその他の管理業務は制限されません）、専門的な医療アドバイスの代用として、または該当する規制機関の監督下にある、もしくは該当する規制機関の許可もしくは承認を必要とする方法で使用してはならず、エンドユーザーにも使用させてはなりません。詳しくは、サービス固有の規約をご覧ください。
明確にするために記すと、Vertex AI Search を使用して既存の医療情報を取得して要約する場合、臨床目的での使用の制限とは、適用される法律および規制に準拠して、ライセンス取得済みの専門家による審査なしで直接診断または治療の目的で使用することを制限することを意味します。
生成された出力は、必ずしも完全に信頼できるとは限りません。LLM と生成 AI の性質上、出力には誤った情報や偏った情報（ステレオタイプや他の有害なコンテンツなど）が含まれている可能性があるため、確認する必要があります。すべての要約や回答は、最終版ではなく草稿とお考えください。
このプロダクトが意図する使用は、病気や疾患の予防、診断、治療に関する情報を提供することではありません。診断や治療の推奨に関する質問は、このプロダクトでの対応を意図していません。このプロダクトが意図する使用は、ユーザーから提供された既存の医療情報を取得して要約することです。
テストデータが限られているため、このプロダクトは 0 から 18 歳の年齢層と 85 歳以上の年齢層に適している場合とそうでない場合があります。したがって、生成された出力をレビューする際は、ソースデータ内のサブポピュレーションの代表性を考慮する必要があります。

Vertex AI Search で臨床データを検索するには、次のいずれかのワークフローに沿って操作します。

ヘルスケアデータストアを作成し、FHIR R4 データをデータストアにインポートして医療検索アプリに接続し、臨床データをクエリします。
医療検索アプリを作成し、ヘルスケアデータストアを作成して、アプリの作成プロセス中に FHIR R4 データをデータストアにインポートし、臨床データをクエリします。詳細については、医療検索アプリを作成するをご覧ください。

このページでは、最初の方法について説明します。

データインポートの頻度について

FHIR R4 データをデータストアにインポートするには、次の方法があります。

一括インポート: 1 回限りのインポート。データがデータストアにインポートされます。その他の増分インポートについては、ヘルスケアデータを更新するをご覧ください。
ストリーミングインポート（プレビュー版）: ニアリアルタイムのストリーミングデータのインポート。ソース FHIR ストアの増分変更は、Vertex AI Search データストアで同期されます。ストリーミングにはデータコネクタが必要です。これは、エンティティを含むデータストアの一種です。エンティティはデータストアインスタンスでもあります。

特定の Google Cloud プロジェクトのデータストリーミングレートは、次の割り当てによって異なります。割り当てを超えると、ストリーミングが遅延する可能性があります。
- 1 分あたりの保留中の FHIR または BigQuery ストリーミング書き込みの数。詳細については、割り当てと上限をご覧ください。
- 1 分間、1 リージョンあたりの FHIR 読み取りオペレーション数。詳細については、Cloud Healthcare API FHIR の割り当てをご覧ください。

データインポートの頻度は、データストアの作成時に選択できます。この構成は後で変更できません。

ストリーミングインポートは、Vertex AI Search がサポートするすべてのリソースで使用できます。詳細については、Healthcare FHIR R4 データスキーマリファレンスをご覧ください。

始める前に

ヘルスケアデータストアを作成してデータをインポートする前に、次の要件を満たしてください。

医療検索のアプリとデータストアの関係を理解します。詳細については、アプリとデータストアについてをご覧ください。
取り込む FHIR データを準備します。
Vertex AI Search for Healthcare は、米国のマルチリージョン（us）でのみ検索サービスを提供します。したがって、医療検索アプリとデータストアは us マルチリージョンに配置する必要があります。

データストアを作成

データストアは、Google Cloud コンソールまたは API を使用して作成できます。2 つのアプローチの違いは次のとおりです。

Google Cloud コンソールで、Cloud Healthcare API のソース FHIR ストアを選択し、医療検索データストアの作成プロセスの一部として FHIR データをインポートします。FHIR データをストリーミングするには（プレビュー版）、ソース FHIR ストアが宛先 Vertex AI Search データストアと同じ Google Cloud プロジェクトに存在する必要があります。
REST API を使用: 同じ Google Cloud プロジェクト内または別のプロジェクト内の Cloud Healthcare API FHIR ストアから FHIR データをインポートできます。
1. dataStores.create メソッドを使用して、医療データストアを作成します。
2. documents.import メソッドを使用して、Cloud Healthcare API で FHIR ストアを指定し、FHIR R4 データをインポートします。

ヘルスケアデータストアを作成する手順は次のとおりです。

このタスクに必要な権限

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-discoveryengine.iam.gserviceaccount.com サービスアカウントに次の権限、または、次の Identity and Access Management（IAM）ロールを付与します。

Cloud Healthcare API の FHIR ストアから FHIR データを 1 回だけインポートする場合。
権限
- bigquery.jobs.create
- bigquery.datasets.create
- bigquery.tables.export
- healthcare.datasets.get
- healthcare.datasets.list
- healthcare.fhirStores.get
- healthcare.fhirStores.list
- healthcare.fhirStores.export
ロール
Cloud Healthcare API（プレビュー版）の FHIR ストアから FHIR データをストリーミングインポートする場合。
権限
- healthcare.datasets.get
- healthcare.datasets.list
- healthcare.fhirStores.get
- healthcare.fhirStores.update
- healthcare.fhirStores.list
- healthcare.fhirStores.export
- healthcare.fhirResources.get
ロール
- Healthcare FHIR ストア管理者（roles/healthcare.fhirStoreAdmin）
- Healthcare FHIR リソース読み取り（roles/healthcare.fhirResourceReader）
データストア（プレビュー版）の作成時にスキーマをカスタマイズして、FHIR リソースと要素のインデックス登録可能性、検索可能性、取得可能性を構成するには。
権限
- storage.objects.create
- storage.objects.delete
- storage.objects.list
ロール
- Storage オブジェクト管理者（roles/storage.objectAdmin）
Google Cloud 内のファイルを参照する FHIR データをインポートするには。参照されるファイルが Vertex AI Search アプリと同じ Google Cloud プロジェクトにある場合、これらの権限はデフォルトで付与されます。
権限
- storage.objects.get
- storage.buckets.create
ロール
- Storage オブジェクト閲覧者（roles/storage.objectViewer）
- ストレージ管理者（roles/storage.admin）

Console

Google Cloud コンソールで、[Agent Builder] ページに移動します。

Agent Builder
ナビゲーションメニューで [データストア] をクリックします。
データストアを作成 をクリックします。
[データソースを選択] ペインで、データソースとして [Healthcare API（FHIR）] を選択します。
FHIR ストアからデータをインポートするには、次のいずれかを行います。
- 使用可能な FHIR ストアのリストから FHIR ストアを選択します。
  1. [FHIR ストア] フィールドを開きます。
  2. このリストで、許可されたロケーションにあるデータセットを選択し、FHIR バージョン R4 を使用する FHIR ストアを選択します。
    FHIR データをストリーミングするには（プレビュー版）、ソース FHIR ストアが宛先 Vertex AI Search データストアと同じ Google Cloud プロジェクトに存在する必要があります。
- FHIR ストアを手動で入力します。
  1. [FHIR ストア] フィールドを開きます。
  2. [FHIR ストアを手動で入力] をクリックします。
  3. [FHIR ストア名] ダイアログで、FHIR ストアの完全な名前を次の形式で入力します。
    project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID
  4. [保存] をクリックします。
[ロケーション] セクションで、次のいずれかのオプションを選択します。この選択は、データストアの作成後に変更することはできません
- 1 回限り: 1 回限りの一括データインポートを実行します。増分インポートの詳細については、ヘルスケアデータを更新するをご覧ください。
- ストリーミング: ニアリアルタイムのストリーミングデータのインポートを実行します。データをストリーミングするには、データストアの一種であるデータコネクタを作成する必要があります。これはプレビュー機能です。REST API を使用してストリーミングデータストアを設定するには、カスタマーエンジニアにお問い合わせください。
[このデータのスキーマ] セクションで、次のいずれかのオプションを選択します。
- Google の事前定義スキーマ: サポートされている FHIR リソースと要素に対して、Google が定義したスキーマ構成（インデックス登録可能性、検索可能性、取得可能性など）を保持します。このオプションを選択すると、データストアの作成後にスキーマを更新することはできません。データストアの作成後にスキーマを変更できるようにするには、[カスタムスキーマ（プレビュー）] オプションを選択します。
  1. [続行] をクリックします。
  2. [データストア名] フィールドに、データストアの名前を入力します。
  3. [作成] をクリックします。
- カスタムスキーマ（プレビュー）: サポートされている FHIR リソースと要素に独自のスキーマ構成（インデックス登録可能性、検索可能性、取得可能性など）を定義します。これはプレビュー機能です。構成可能なスキーマを設定するには、カスタマーエンジニアにお問い合わせください。
  1. [続行] をクリックします。
  2. スキーマを確認し、各フィールドを開いてフィールドの設定を編集します。
  3. [新しいフィールドを追加] をクリックして、サポートされている FHIR リソースに新しいフィールドを追加します。Google 定義のスキーマで指定されているフィールドは削除できません。
  4. [続行] をクリックします。
  5. [データコネクタ名] フィールドに、データコネクタの名前を入力します。
  6. [作成] をクリックします。
[続行] をクリックします。

REST

データストアを作成します。
```
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/dataStores?dataStoreId=DATA_STORE_ID" \
 -d '{
    "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
    "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
    "solutionTypes": ["SOLUTION_TYPE_SEARCH"],
    "searchTier": "STANDARD",
    "searchAddOns": ["LLM"]
}'
```
以下を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATA_STORE_ID: 作成する Vertex AI Search データストアの ID。この ID に使用できるのは、小文字、数字、アンダースコア、ハイフンのみです。
- DATA_STORE_DISPLAY_NAME: 作成する Vertex AI Search データストアの表示名。
レスポンス

次のような JSON レスポンスが返されます。done キーの値が true の場合、データストアの作成オペレーションが完了したことを示します。それ以外の場合、データストアの作成オペレーションは失敗しました。
```
{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us/collections/default_collection/operations/DATA_STORE_CREATION_OPERATION_ID",
  "done": true
}
```
ソース FHIR ストアとターゲット Vertex AI Search データストアが同じ Google Cloud プロジェクトにある場合は、次のメソッドを呼び出して 1 回限りの一括インポートを実行します。同じプロジェクトにない場合は、次のステップに進みます。
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:import" \
-d '{
   "reconciliation_mode": "FULL",
   "fhir_store_source": {"fhir_store": "projects/PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID"}
}'
```
以下を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATA_STORE_ID: Vertex AI Search データストアの ID。
- CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: ソース FHIR ストアを含む Cloud Healthcare API データセットの ID。
- CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: ソース FHIR ストアを含む Cloud Healthcare API データセットのロケーション。
- FHIR_STORE_ID: Cloud Healthcare API FHIR R4 ストアの ID。
レスポンス

次のような JSON レスポンスが返されます。レスポンスには、長時間実行オペレーションの ID が含まれます。長時間実行オペレーションは、メソッドの呼び出しが完了するまでにかなりの時間がかかる場合に返されます。IMPORT_OPERATION_IDの値をメモします。この値は、インポートのステータスを確認するために必要です。
```
  {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
    "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsMetadata"
    }
  }
```
ソース FHIR ストアとターゲット Vertex AI Search データストアが異なる Google Cloud プロジェクトにある場合は、次のメソッドを呼び出して 1 回限りの一括インポートを実行します。同じプロジェクトにある場合は、前の手順に戻ります。
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "X-Goog-User-Project: TARGET_PROJECT_ID" \
"https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/TARGET_PROJECT_ID/locations/us/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:import" \
-d '{
   "reconciliation_mode": "FULL",
   "fhir_store_source": {"fhir_store": "projects/SOURCE_PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID"}
}'
```
以下を置き換えます。
- TARGET_PROJECT_ID: Vertex AI Search データストアを含む Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATA_STORE_ID: Vertex AI Search データストアの ID。
- SOURCE_PROJECT_ID: Cloud Healthcare API データセットと FHIR ストアを含む Google Cloud プロジェクトの ID。
- CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: ソース FHIR ストアを含む Cloud Healthcare API データセットの ID。
- CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: ソース FHIR ストアを含む Cloud Healthcare API データセットのロケーション。
- FHIR_STORE_ID: Cloud Healthcare API FHIR R4 ストアの ID。
レスポンス

次のような JSON レスポンスが返されます。レスポンスには、長時間実行オペレーションの ID が含まれます。長時間実行オペレーションは、メソッドの呼び出しが完了するまでにかなりの時間がかかる場合に返されます。IMPORT_OPERATION_IDの値をメモします。この値は、インポートのステータスを確認するために必要です。
```
{
  "name": "projects/TARGET_PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsMetadata"
  }
}
```
省略可: REST API を使用してストリーミングデータのインポート（プレビュー）を設定するには、カスタマーエンジニアにお問い合わせください。

Python

詳細については、Vertex AI Agent Builder Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI Agent Builder に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

データストアを作成


from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "global"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"


def create_data_store_sample(
    project_id: str,
    location: str,
    data_store_id: str,
) -> str:
    #  For more information, refer to:
    # https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
    client_options = (
        ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
        if location != "global"
        else None
    )

    # Create a client
    client = discoveryengine.DataStoreServiceClient(client_options=client_options)

    # The full resource name of the collection
    # e.g. projects/{project}/locations/{location}/collections/default_collection
    parent = client.collection_path(
        project=project_id,
        location=location,
        collection="default_collection",
    )

    data_store = discoveryengine.DataStore(
        display_name="My Data Store",
        # Options: GENERIC, MEDIA, HEALTHCARE_FHIR
        industry_vertical=discoveryengine.IndustryVertical.GENERIC,
        # Options: SOLUTION_TYPE_RECOMMENDATION, SOLUTION_TYPE_SEARCH, SOLUTION_TYPE_CHAT, SOLUTION_TYPE_GENERATIVE_CHAT
        solution_types=[discoveryengine.SolutionType.SOLUTION_TYPE_SEARCH],
        # TODO(developer): Update content_config based on data store type.
        # Options: NO_CONTENT, CONTENT_REQUIRED, PUBLIC_WEBSITE
        content_config=discoveryengine.DataStore.ContentConfig.CONTENT_REQUIRED,
    )

    request = discoveryengine.CreateDataStoreRequest(
        parent=parent,
        data_store_id=data_store_id,
        data_store=data_store,
        # Optional: For Advanced Site Search Only
        # create_advanced_site_search=True,
    )

    # Make the request
    operation = client.create_data_store(request=request)

    print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
    response = operation.result()

    # After the operation is complete,
    # get information from operation metadata
    metadata = discoveryengine.CreateDataStoreMetadata(operation.metadata)

    # Handle the response
    print(response)
    print(metadata)

    return operation.operation.name

ドキュメントのインポート

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "us"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"
# healthcare_project_id = "YOUR_HEALTHCARE_PROJECT_ID"
# healthcare_location = "YOUR_HEALTHCARE_LOCATION"
# healthcare_dataset_id = "YOUR_HEALTHCARE_DATASET_ID"
# healthcare_fihr_store_id = "YOUR_HEALTHCARE_FHIR_STORE_ID"

#  For more information, refer to:
# https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
client_options = (
    ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
    if location != "global"
    else None
)

# Create a client
client = discoveryengine.DocumentServiceClient(client_options=client_options)

# The full resource name of the search engine branch.
# e.g. projects/{project}/locations/{location}/dataStores/{data_store_id}/branches/{branch}
parent = client.branch_path(
    project=project_id,
    location=location,
    data_store=data_store_id,
    branch="default_branch",
)

request = discoveryengine.ImportDocumentsRequest(
    parent=parent,
    fhir_store_source=discoveryengine.FhirStoreSource(
        fhir_store=client.fhir_store_path(
            healthcare_project_id,
            healthcare_location,
            healthcare_dataset_id,
            healthcare_fihr_store_id,
        ),
    ),
    # Options: `FULL`, `INCREMENTAL`
    reconciliation_mode=discoveryengine.ImportDocumentsRequest.ReconciliationMode.INCREMENTAL,
)

# Make the request
operation = client.import_documents(request=request)

print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
response = operation.result()

# After the operation is complete,
# get information from operation metadata
metadata = discoveryengine.ImportDocumentsMetadata(operation.metadata)

# Handle the response
print(response)
print(metadata)

データストアの作成と FHIR データのインポートを確認する

このタスクでは、データストアが正常に作成されたかどうか、FHIR データがデータストアに正常にインポートされたかどうかを確認する方法について説明します。

Google Cloud コンソールで、データストアを選択し、詳細を確認します。
REST API を使用する:
1. dataStores.get メソッドを使用して、ヘルスケアデータストアの詳細を取得します。
2. インポートオペレーションの詳細を取得するには、operations.get メソッドを使用します。

データストアの作成とデータのインポートを確認する手順は次のとおりです。

Console

Google Cloud コンソールで、[Agent Builder] ページに移動します。

Agent Builder
ナビゲーションメニューで [データストア] をクリックします。

[データストア] ページに、Google Cloud プロジェクト内のデータストアのリストと詳細が表示されます。
作成したデータストアまたはデータコネクタがデータストアのリストに含まれていることを確認します。
データストアまたはデータコネクタを選択し、詳細を確認します。
- データストアの場合:
  - 概要の表には、次の詳細が表示されます。
    - データストア ID、タイプ、リージョン。
    - インポートされた FHIR リソースの数を示すドキュメントの数。
    - ドキュメントが最後にインポートされたときのタイムスタンプ。
    - 必要に応じて、[詳細を表示] をクリックして、ドキュメントのインポートの詳細（インポートの成功、部分的な成功、失敗の詳細など）を確認します。
  - [ドキュメント] タブには、インポートされた FHIR リソースのリソース ID とリソースタイプがページネーションされた表に表示されます。このテーブルをフィルタして、特定のリソースがインポートされたかどうかを確認できます。
  - [アクティビティ] タブには、インポートの成功、部分的な成功、失敗に関する詳細など、ドキュメントのインポートの詳細が表示されます。
- データコネクタの場合:
  - 概要の表には、次の詳細が表示されます。
    - コレクション ID、タイプ、リージョン。
    - 接続されたアプリの名前。
    - コネクタの状態（アクティブまたは一時停止）。
  - [エンティティ] テーブルには、データコネクタ内のエンティティが表示されます。エンティティの名前は、ソース FHIR ストア名です。エンティティの ID は、ソース FHIR ストア名が付加されたデータコネクタの ID です。
    - ポリシー名をクリックして、その詳細を確認します。エンティティはデータコネクタ内のデータストアインスタンスであるため、エンティティの詳細はデータストアの詳細と同じです。
[スキーマ] タブで、サポートされている FHIR リソースと要素のプロパティを表示します。[編集] をクリックしてスキーマを構成します。これは非公開プレビュー機能です。構成可能なスキーマを設定するには、カスタマーエンジニアにお問い合わせください。

REST

データストアの作成を確認します。

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/dataStores/DATA_STORE_ID"

以下を置き換えます。

PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
DATA_STORE_ID: Vertex AI Search データストアの ID。

レスポンス

次のような JSON レスポンスが返されます。レスポンスには、作成されたデータストアの詳細が含まれます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID",
  "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
  "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
  "createTime": "DATA_STORE_CREATION_TIMESTAMP",
  "solutionTypes": [
    "SOLUTION_TYPE_SEARCH"
  ],
  "defaultSchemaId": "default_schema",
  "documentProcessingConfig": {
    "defaultParsingConfig": {
      "ocrParsingConfig": {}
    }
  }
}

FHIR データのインポートオペレーションが完了しているかどうかを確認します。
```
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID"
```
以下を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATA_STORE_ID: Vertex AI Search データストアの ID。
- IMPORT_OPERATION_ID: import メソッドを呼び出したときに返される長時間実行オペレーションのオペレーション ID
レスポンス

次のような JSON レスポンスが返されます。インポートオペレーションは長時間実行オペレーションです。オペレーションの実行中、レスポンスには次のフィールドが含まれます。
- successCount: これまでに正常にインポートされた FHIR リソースの数を示します。
- failureCount: これまでにインポートに失敗した FHIR リソースの数を示します。このフィールドは、インポートに失敗した FHIR リソースがある場合にのみ表示されます。
オペレーションが完了すると、レスポンスに次のフィールドが含まれます。
- successCount: 正常にインポートされた FHIR リソースの数を示します。
- failureCount: インポートに失敗した FHIR リソースの数を示します。このフィールドは、インポートに失敗した FHIR リソースがある場合にのみ表示されます。
- totalCount: ソース FHIR ストアにある FHIR リソースの数を示します。このフィールドは、インポートに失敗した FHIR リソースがある場合にのみ表示されます。
- done: インポートオペレーションが完了したことを示す値 true があります。
- errorSamples: インポートに失敗したリソースに関する情報を提供します。このフィールドは、インポートに失敗した FHIR リソースがある場合にのみ表示されます。
- errorConfig: エラーの概要ログファイルを含む Cloud Storage のロケーションのパスを提供します。
```
{
 "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
 "metadata": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsMetadata",
   "createTime": "START_TIMESTAMP",
   "updateTime": "END_TIMESTAMP",
   "successCount": "SUCCESS_COUNT",
   "failureCount": "FAILURE_COUNT",
   "totalCount": "TOTAL_COUNT",
 },
 "done": true,
 "response": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsResponse",
  "errorSamples": [ERROR_SAMPLE],
  "errorConfig": {
     "gcsPrefix": "LOG_FILE_LOCATION"
   }
 }
}
```

次のステップ

医療検索アプリを作成し、データストアを接続する。
医療検索アプリでヘルスケアデータを検索する。
ヘルスケアデータを更新する。

医療検索データストアを作成する

データ インポートの頻度について

始める前に

データストアを作成

このタスクに必要な権限

Console

REST

レスポンス

レスポンス

レスポンス

Python

データストアを作成

ドキュメントのインポート

データストアの作成と FHIR データのインポートを確認する

Console

REST

レスポンス

レスポンス

次のステップ

データインポートの頻度について