Crea un almacén de datos de búsqueda de atención médica

Para buscar datos clínicos en Vertex AI Search, puedes seguir uno de estos flujos de trabajo:

  • Crea un almacén de datos de atención médica, importa datos de FHIR R4 al almacén de datos, conéctalo a una app de búsqueda de atención médica y consulta los datos clínicos.
  • Crea una app de búsqueda de atención médica, crea un almacén de datos de atención médica y, luego, importa datos de FHIR R4 al almacén de datos durante el proceso de creación de la app y consulta los datos clínicos. Para obtener más información, consulta Cómo crear una app de búsqueda de atención médica.

En esta página, se describe el primer método.

Acerca de la frecuencia de importación de datos

Puedes importar datos de FHIR R4 a un almacén de datos de las siguientes maneras:

  • Importación por lotes: Es una importación única. Los datos se importan a un almacén de datos en lotes. Para obtener más información sobre las importaciones incrementales, consulta Actualiza los datos de atención médica.

  • Importación de transmisiones: Es una importación de datos de transmisión casi en tiempo real. Los cambios incrementales en el almacén de FHIR de origen se sincronizan en el almacén de datos de Vertex AI Search. La transmisión requiere un conector de datos, que es un tipo de almacén de datos. Para crear un conector de datos, debes configurar una colección. Un conector de datos contiene una entidad, que también es una instancia de almacén de datos.

    También puedes pausar y reanudar la transmisión, y realizar la sincronización manual cuando sea necesario. Para obtener más información, consulta Administra un almacén de datos de búsqueda de atención médica.

    La tasa de transmisión de datos para un proyecto Google Cloud determinado depende de las siguientes cuotas. Si superas la cuota, es posible que experimentes retrasos en la transmisión.

    • Es la cantidad de escrituras pendientes de FHIR o de transmisión de BigQuery por minuto. Para obtener más información, consulta Cuotas y límites.
    • Es la cantidad de operaciones de lectura de FHIR por minuto y por región. Para obtener más información, consulta Cuotas de FHIR de la API de Cloud Healthcare.

Puedes seleccionar la frecuencia de importación de datos en el momento de la creación del almacén de datos, pero no podrás cambiar esta configuración más adelante.

Antes de comenzar

Antes de crear el almacén de datos de atención médica y de importar datos en él, debes tener en cuenta lo siguiente:

  • Relación entre las apps y los almacenes de datos para la búsqueda de atención médica. Para obtener más información, consulta Acerca de las apps y los almacenes de datos.

  • La preparación de tus datos de FHIR para la transferencia

  • Vertex AI Search para el sector de la salud proporciona servicios de búsqueda solo en la multirregión de EE.UU. (us). Por lo tanto, tu app de búsqueda y tus almacenes de datos del sector de la salud deben residir en la multirregión us.

  • Si importas datos de atención médica desde un almacén de FHIR de la API de Cloud Healthcare en un proyecto Google Cloud a un almacén de datos de Vertex AI Search en un proyecto Google Cloud diferente y usas los Controles del servicio de VPC, los dos proyectos deben estar en el mismo perímetro.

Crea un almacén de datos y, luego, importa tus datos

Puedes crear un almacén de datos y, luego, importar tus datos de FHIR R4 en laGoogle Cloud consola o con la API de las siguientes maneras:

Crea un almacén de datos estático y realiza una importación por lotes única

En esta sección, se describe cómo crear un almacén de datos de Vertex AI Search en el que solo puedes realizar importaciones por lotes. Puedes importar datos por lotes cuando creas el almacén de datos por primera vez y realizar importaciones por lotes incrementales cuando sea necesario.

Console

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página AI Applications.

    Aplicaciones basadas en IA

  2. En el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.

  3. Haz clic en Crear almacén de datos.

  4. En el panel Selecciona una fuente de datos, elige API de Healthcare (FHIR) como tu fuente de datos.
  5. Para importar datos de tu almacén de FHIR, realiza una de las siguientes acciones:
    • Selecciona el almacén de FHIR de la lista de almacenes de FHIR disponibles:
      1. Expande el campo Almacén de FHIR.
      2. En esta lista, selecciona un conjunto de datos que resida en una ubicación permitida y, luego, selecciona un almacén de FHIR que use la versión R4 de FHIR.
    • Ingresa el almacén de FHIR de forma manual:
      1. Expande el campo Almacén de FHIR.
      2. Haz clic en Ingresar el almacén de FHIR manualmente.
      3. En el diálogo FHIR store name, ingresa el nombre completo del almacén de FHIR con el siguiente formato:

        project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID

      4. Haz clic en Guardar.
  6. En la sección Sincronización, selecciona una de las siguientes opciones. No se puede cambiar esta selección después de crear el almacén de datos.
    • Una vez: Para realizar una importación única de datos por lotes. Para obtener más información sobre las importaciones incrementales, consulta Actualiza los datos de atención médica.
    • Transmisión: Para realizar una importación de datos de transmisión casi en tiempo real Para transmitir datos, debes crear un conector de datos, que es un tipo de almacén de datos. Para configurar un almacén de datos de transmisión con la API de REST, comunícate con tu ingeniero de atención al cliente.
  7. En la sección ¿Cuál es el esquema para estos datos?, selecciona una de las siguientes opciones:
    • Esquema predefinido de Google: Para conservar la configuración del esquema definido por Google, como la indexabilidad, la capacidad de búsqueda y la capacidad de recuperación, para los recursos y elementos de FHIR admitidos Después de seleccionar esta opción, no podrás actualizar el esquema después de crear el almacén de datos. Si deseas poder cambiar el esquema después de crear el almacén de datos, selecciona la opción Esquema personalizado.
      1. Haz clic en Continuar.
      2. En el campo Nombre de tu almacén de datos, ingresa un nombre para tu almacén de datos.
      3. Haz clic en Crear.

        4. El almacén de datos que creaste aparece en la página Almacenes de datos.

    • Esquema personalizado: Para definir tus propias configuraciones de esquema, como la indexabilidad, la capacidad de búsqueda y la capacidad de recuperación, para los recursos y elementos de FHIR admitidos Para configurar un esquema configurable, comunícate con tu ingeniero de atención al cliente.
      1. Haz clic en Continuar.
      2. Revisa el esquema, expande cada campo y edita la configuración de los campos.
      3. Haz clic en Agregar campos nuevos para agregar campos nuevos en los recursos de FHIR admitidos. No puedes quitar los campos proporcionados en el esquema definido por Google.
      4. Haz clic en Continuar.
      5. En el campo Nombre del conector de datos, ingresa un nombre para tu conector de datos.
      6. Haz clic en Crear.

        7. El conector de datos que creaste aparece en la página Almacenes de datos. El almacén de FHIR de origen se agrega como una entidad dentro del conector de datos.

  8. Haz clic en Continuar.

REST

  1. Crea un almacén de datos.

    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/v1/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"],
    "healthcareFhirConfig":
      {
        "enableConfigurableSchema": CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE
      }
}'

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .
    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search que deseas crear. Este ID solo puede contener letras en minúscula, dígitos, guiones bajos y guiones.
    • DATA_STORE_DISPLAY_NAME: Es el nombre visible del almacén de datos de Vertex AI Search que deseas crear.
    • CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE: Es un valor booleano que, cuando se establece en true, te permite configurar el esquema del almacén de datos con el método schema.update.

  2. Si el almacén de FHIR de origen y el almacén de datos de destino de Vertex AI Search se encuentran en el mismo proyecto Google Cloud , llama al siguiente método para realizar una importación por lotes única. Si no están en el mismo proyecto, ve al siguiente paso.

    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/v1/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"}
}'

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .
    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: Es el ID del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: Es la ubicación del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • FHIR_STORE_ID: Es el ID del almacén de FHIR R4 de la API de Cloud Healthcare.

  3. Si el almacén de FHIR de origen y el almacén de datos de destino de Vertex AI Search se encuentran en Google Cloud proyectos diferentes, llama al siguiente método para realizar una importación por lotes única. Si están en el mismo proyecto, vuelve al paso anterior.

    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/v1/projects/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"}
}'

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto Google Cloudque contiene el almacén de datos de Vertex AI Search.
    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
    • SOURCE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto Google Cloudque contiene el conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare y el almacén de FHIR.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: Es el ID del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: Es la ubicación del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • FHIR_STORE_ID: Es el ID del almacén de FHIR R4 de la API de Cloud Healthcare.

Python

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de AI Applications Python.

Para autenticarte en AI Applications, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Crea un almacén de datos


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

Importar documentos

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)

¿Qué sigue?

Crea un almacén de datos de transmisión y configura una importación de transmisión

En esta sección, se describe cómo crear un almacén de datos de Vertex AI Search de transmisión que transmita continuamente los cambios desde tu almacén de FHIR de la API de Cloud Healthcare.

Console

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página AI Applications.

    Aplicaciones basadas en IA

  2. En el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.

  3. Haz clic en Crear almacén de datos.

  4. En el panel Selecciona una fuente de datos, elige API de Healthcare (FHIR) como tu fuente de datos.
  5. Para importar datos de tu almacén de FHIR, realiza una de las siguientes acciones:
    • Selecciona el almacén de FHIR de la lista de almacenes de FHIR disponibles:
      1. Expande el campo Almacén de FHIR.
      2. En esta lista, selecciona un conjunto de datos que resida en una ubicación permitida y, luego, selecciona un almacén de FHIR que use la versión R4 de FHIR.
    • Ingresa el almacén de FHIR de forma manual:
      1. Expande el campo Almacén de FHIR.
      2. Haz clic en Ingresar el almacén de FHIR manualmente.
      3. En el diálogo FHIR store name, ingresa el nombre completo del almacén de FHIR con el siguiente formato:

        project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID

      4. Haz clic en Guardar.
  6. En la sección Sincronización, selecciona una de las siguientes opciones. No se puede cambiar esta selección después de crear el almacén de datos.
    • Una vez: Para realizar una importación única de datos por lotes. Para obtener más información sobre las importaciones incrementales, consulta Actualiza los datos de atención médica.
    • Transmisión: Para realizar una importación de datos de transmisión casi en tiempo real Para transmitir datos, debes crear un conector de datos, que es un tipo de almacén de datos. Para configurar un almacén de datos de transmisión con la API de REST, comunícate con tu ingeniero de atención al cliente.
  7. En la sección ¿Cuál es el esquema para estos datos?, selecciona una de las siguientes opciones:
    • Esquema predefinido de Google: Para conservar la configuración del esquema definido por Google, como la indexabilidad, la capacidad de búsqueda y la capacidad de recuperación, para los recursos y elementos de FHIR admitidos Después de seleccionar esta opción, no podrás actualizar el esquema después de crear el almacén de datos. Si deseas poder cambiar el esquema después de crear el almacén de datos, selecciona la opción Esquema personalizado.
      1. Haz clic en Continuar.
      2. En el campo Nombre de tu almacén de datos, ingresa un nombre para tu almacén de datos.
      3. Haz clic en Crear.

        4. El almacén de datos que creaste aparece en la página Almacenes de datos.

    • Esquema personalizado: Para definir tus propias configuraciones de esquema, como la indexabilidad, la capacidad de búsqueda y la capacidad de recuperación, para los recursos y elementos de FHIR admitidos Para configurar un esquema configurable, comunícate con tu ingeniero de atención al cliente.
      1. Haz clic en Continuar.
      2. Revisa el esquema, expande cada campo y edita la configuración de los campos.
      3. Haz clic en Agregar campos nuevos para agregar campos nuevos en los recursos de FHIR admitidos. No puedes quitar los campos proporcionados en el esquema definido por Google.
      4. Haz clic en Continuar.
      5. En el campo Nombre del conector de datos, ingresa un nombre para tu conector de datos.
      6. Haz clic en Crear.

        7. El conector de datos que creaste aparece en la página Almacenes de datos. El almacén de FHIR de origen se agrega como una entidad dentro del conector de datos.

  8. Haz clic en Continuar.

REST

  1. Crea un conector de datos para configurar la transmisión.

    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:setUpDataConnector" \
-d ' {
  "collectionId": "COLLECTION_ID",
  "collectionDisplayName": "COLLECTION_NAME",
  "dataConnector": {
  "dataSource": "gcp_fhir",
  "params": {
      "instance_uri": "projects/SOURCE_PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID"
    },
    "entities": [
      {
        "entityName": "FHIR_STORE_NAME"
        "healthcareFhirConfig": {
          "enableConfigurableSchema": CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE,
          "enableStaticIndexingForBatchIngestion": STATIC_INDEXING_TRUE|FALSE
        }
      }
    ],
    "syncMode": "STREAMING"
  }
}'

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .
    • COLLECTION_ID: Es el ID de la colección a la que deseas transmitir los datos de FHIR R4.
    • COLLECTION_NAME: Es el nombre de la colección a la que deseas transmitir los datos de FHIR R4.
    • SOURCE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto Google Cloudque contiene el conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare y el almacén de FHIR.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: Es el ID del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: Es la ubicación del conjunto de datos de la API de Cloud Healthcare que contiene el almacén de FHIR de origen.
    • FHIR_STORE_ID: Es el ID del almacén de FHIR R4 de la API de Cloud Healthcare.
    • CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE: Es un valor booleano que, cuando se establece en true, te permite configurar el esquema del almacén de datos con el método schema.update.
    • STATIC_INDEXING_TRUE|FALSE: Es un valor booleano que, cuando se establece en true, te permite importar datos históricos con una cuota de indexación más alta. Esto es útil cuando esperas que tu app de búsqueda encuentre un mayor volumen de datos. Sin embargo, los registros individuales tardan más en indexarse. Google recomienda que establezcas este campo en true.
    • Si la colección se crea correctamente, se agrega un conector de datos a la lista de almacenes de datos en la página Almacenes de datos de la consola de Google Cloud .
    • El conector de datos creado contiene una entidad, que tiene el mismo nombre que el almacén de FHIR R4 desde el que transmites los datos.

¿Qué sigue?

Verifica la creación del almacén de datos y la importación de datos de FHIR

En esta tarea, se muestra cómo verificar si se creó un almacén de datos correctamente y si los datos de FHIR se importaron al almacén de datos de forma correcta.

  • En la Google Cloud consola, selecciona el almacén de datos y verifica sus detalles.
  • A través de la API de REST:
    1. Usa el método dataStores.get para obtener los detalles del almacén de datos de atención médica.
    2. Usa el método operations.get para obtener los detalles de la operación de importación.

Para verificar la creación del almacén de datos y la importación de datos, completa los siguientes pasos.

Console

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página AI Applications.

    Aplicaciones basadas en IA

  2. En el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.

    En la página Almacenes de datos, se muestra una lista de los almacenes de datos de tu proyecto Google Cloudcon sus detalles.

  3. Verifica si el almacén de datos o el conector de datos que creaste se encuentran en la lista de almacenes de datos. En la lista de almacenes de datos, un conector de datos que transmite datos contiene un almacén de datos que tiene el mismo nombre que el almacén de FHIR de la API de Cloud Healthcare.

  4. Selecciona el almacén de datos o el conector de datos y verifica sus detalles.

    • Para un almacén de datos:
      • En la tabla de resumen, se indican los siguientes detalles:
        • ID, tipo y región del almacén de datos
        • Es la cantidad de documentos que indica la cantidad de recursos FHIR importados.
        • Es la marca de tiempo de la última vez que se importó un documento.
        • De manera opcional, haz clic en Ver detalles para ver los detalles de la importación de documentos, como los detalles sobre una importación exitosa, parcial o fallida.
      • En la pestaña Documentos, se enumeran los IDs de recursos de los recursos de FHIR importados y sus tipos de recursos en una tabla paginada. Puedes filtrar esta tabla para verificar si se importó un recurso en particular.
      • En la pestaña Actividad, se enumeran los detalles de la importación de documentos, como los detalles sobre una importación correcta, parcial o fallida.
    • Para un conector de datos, haz lo siguiente:
      • En la tabla de resumen, se indican los siguientes detalles:
        • ID, tipo y región de la colección.
        • Es el nombre de la app conectada.
        • Es el estado del conector, que puede ser activo o en pausa.
      • En la tabla Entities, se muestra la entidad dentro del conector de datos. El nombre de la entidad es el nombre del almacén de FHIR de origen. El ID de la entidad es el ID del conector de datos al que se agregó el nombre del almacén de FHIR de origen.
        • Haz clic en el nombre de la entidad para ver sus detalles. Dado que una entidad es una instancia de almacén de datos dentro de un conector de datos, los detalles de la entidad son los mismos que los detalles de un almacén de datos.

  5. En la pestaña Esquema, consulta las propiedades de los recursos y elementos de FHIR admitidos. Haz clic en Editar para configurar el esquema.

REST

  1. Verifica la creación del almacén de datos.

    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/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID"

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .
    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.

  2. Verifica si se completó la operación de importación de datos de FHIR.

    curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID"

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .
    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
    • IMPORT_OPERATION_ID: Es el ID de la operación de larga duración que se muestra cuando llamas al método import.

¿Qué sigue?