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Cercare dati sanitari

Attenzione:

Restrizioni per la salute: in qualità di cliente, non utilizzerai e non consentirai agli Utenti finali di utilizzare i Servizi di IA generativa a scopo clinico (per chiarezza, la ricerca non clinica, la pianificazione o altre attività amministrative non sono soggette a limitazioni), come sostituti di consulenza medica professionale o in qualsiasi modo che sia supervisionato o richieda l'autorizzazione o l'approvazione di qualsiasi autorità di regolamentazione vigente. Per ulteriori informazioni, consulta i Termini di servizio specifici.
Per chiarezza, in merito all'utilizzo di Vertex AI Search per recuperare e riepilogare le informazioni mediche esistenti, la limitazione all'utilizzo a fini clinici si riferisce alla limitazione all'utilizzo a fini di diagnosi o cura dirette senza revisione da parte di un professionista autorizzato in conformità con le leggi e le normative vigenti.
Il risultato generato potrebbe non essere sempre completamente affidabile. A causa della natura degli LLM e dell'IA generativa, gli output potrebbero contenere informazioni scorrette o con bias (ad esempio stereotipi o altri contenuti dannosi) e dovrebbero essere esaminati. Tutti i riepiloghi o le risposte devono essere considerati bozze e non definitivi.
L'utilizzo previsto di questo prodotto non è fornire informazioni relative alla prevenzione, alla diagnosi o alla cura di malattie. Le domande relative a diagnosi o consigli per la cura non sono destinate a essere risolte dal prodotto. Lo scopo di questo prodotto è recuperare e riepilogare le informazioni mediche esistenti fornite dagli utenti.
A causa della scarsità di dati di test, questo prodotto può essere o meno applicabile alla fascia d'età 0-18 anni e alla fascia d'età 85 anni e oltre. Pertanto, quando esaminano l'output generato, i clienti devono considerare la rappresentatività dei sottogruppi all'interno dei propri dati di origine.

Dopo aver importato i dati FHIR R4 nella tua app di ricerca sanitaria, puoi eseguire query sui dati importati per ottenere risultati pertinenti. Puoi eseguire ricerche utilizzando i seguenti tipi di query:

Query per parole chiave
Query in linguaggio naturale
Query in linguaggio naturale con una risposta basata sull'AI generativa

Inoltre, puoi filtrare la ricerca utilizzando query con filtro per data. Per ulteriori informazioni, consulta Definire un filtro resource_datetime.

Quando esegui una ricerca nella console Google Cloud, devi prima fornire un ID paziente e cercare i dati di un solo paziente alla volta. Quando esegui ricerche utilizzando l'API REST, puoi eseguire ricerche nell'intero datastore.

Questa pagina mostra come cercare i dati sanitari utilizzando i vari tipi di query.

Utilizzo previsto di Vertex AI Search per la ricerca di dati sanitari

L'utilizzo previsto di Vertex AI Search non è fornire informazioni relative alla prevenzione, alla diagnosi o al trattamento di malattie. Le domande relative a diagnosi o consigli per la cura non sono destinate a essere risolte dal prodotto. L'utilizzo previsto di questo prodotto è recuperare e riepilogare le informazioni mediche esistenti fornite dagli utenti.

A causa della scarsità di dati di test, questo prodotto può essere o meno applicabile ai gruppi di età 0-18 e 85 anni e oltre. Pertanto, quando esaminano l'output generato, i clienti devono considerare la rappresentatività dei sottogruppi all'interno dei propri dati di origine.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come è previsto l'utilizzo di questo prodotto:

Query esplorative per trovare le informazioni di un paziente pertinenti a un argomento:
- "Riassumi gli usi dell'aspirina"
- "pressione sanguigna"
- "Trattamento del diabete?"
Query di navigazione per trovare risorse specifiche che potrebbero essere mappate a una query strutturata:
- "Fammi vedere l'ultimo valore di emoglobina glicata"
Domande e risposte estrattive per rispondere a domande specifiche in cui le prove possono essere distribuite tra più risorse:
- "Questo paziente è mai stato trattato con una cefalosporina?"
- "Il paziente ha mai subito una valutazione psichiatrica?"

Di seguito sono riportati alcuni esempi di utilizzo non previsto per questo prodotto:

Consigli per la diagnosi e la cura:
- "Qual è la diagnosi differenziale per questo paziente?"
- "Quali farmaci devo prescrivere al paziente?"

Linee guida per le query

Le seguenti linee guida possono aiutarti a formulare una query che ti fornisca risultati di ricerca migliori:

Cerca query con intent specifici: poiché il modello non sa cosa stai cercando, è meglio fornire una query mirata anziché una vaga. Ad esempio, è meglio cercare la parola chiave "ipertensione" piuttosto che la parola chiave "riepilogo". Mentre la query "ipertensione" restituisce risultati specifici da documenti pertinenti, la query "riepilogo" può restituire risultati da documenti non pertinenti.
Conserva il contesto: poiché la ricerca non è una conversazione, è meglio fornire il contesto completo per ogni query. Ad esempio, se la tua query iniziale è "ipertensione" e vuoi approfondire lo stesso argomento, "quando è stata diagnosticata l'ipertensione" è una seconda query migliore di "quando è stata diagnosticata ".
Semplifica la query: se possibile, suddividi le query complesse in query più semplici. Ad esempio, anziché cercare "creatinina e albumina", crea query diverse per "creatinina", "albumina" e "rapporto creatinina/albumina", a seconda del tuo scopo.
Evita di chiedere deduzioni: la Ricerca fornisce risultati più precisi quando il modello può restituire le informazioni esattamente come sono riportate nei documenti in cui esegue la ricerca invece di calcolarle o dedurle dalle informazioni cercate. Ad esempio, invece di eseguire una query su "di quanto è cambiato il peso del paziente", puoi eseguire una query su "elenca il peso del paziente nelle ultime 10 visite" e poi calcolare la variazione di peso distintamente.

Prima di iniziare

Prima di iniziare a cercare, segui questi passaggi:

Crea un'app di ricerca sanitaria e un datastore di ricerca sanitaria e importa i dati FHIR R4. Per ulteriori informazioni, consulta Creare un'app di ricerca sanitaria e Creare un datastore per la ricerca sanitaria.
Configurare i risultati di ricerca per i dati sanitari.
Per ricevere suggerimenti utili per le query durante la ricerca, attiva il completamento automatico. Questa è una funzionalità in anteprima.
Esamina l'elenco delle risorse FHIR R4 supportate da Vertex AI Search. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dello schema di dati FHIR R4 per la salute.

Eseguire ricerche utilizzando una parola chiave

Puoi eseguire ricerche nel tuo datastore sanitario utilizzando una parola chiave. Ad esempio, puoi eseguire ricerche utilizzando parole chiave come "a1c", "insulina" o "ulcera" per ottenere risorse FHIR pertinenti.

L'immagine seguente mostra i risultati di ricerca quando la parola chiave è "lipidi". Questo esempio non include un riepilogo o una risposta di AI generativa.

La query è "lipid". — **Figura 1.** Cerca utilizzando la parola chiave.

Per eseguire una ricerca utilizzando una parola chiave, segui questi passaggi.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Agent Builder.

Agent Builder
Seleziona l'app di ricerca sanitaria per cui vuoi eseguire una query.
Nel menu di navigazione, fai clic su Anteprima.
Nel campo ID paziente, inserisci l'ID del paziente di cui vuoi eseguire una query sui dati. Gli ID paziente sono sensibili alle maiuscole.
Premi Invio o fai clic su Anteprima per inviare l'ID paziente.
Nella barra di ricerca Cerca qui, digita una parola chiave da cercare.

Se hai attivato il completamento automatico, vedrai un elenco di suggerimenti di completamento automatico sotto la barra di ricerca mentre digiti.
Premi Invio per inviare la query.
- I risultati di ricerca vengono visualizzati in tabelle paginate classificate in base al tipo di risorsa FHIR.
- Per impostazione predefinita, i risultati di ricerca per tutti i tipi di risorse FHIR vengono visualizzati in ordine cronologico inverso.
Facoltativo. Per filtrare i risultati, seleziona una o più categorie di risorse FHIR sotto la barra di ricerca.
Facoltativo. Per ordinare i risultati in base alla pertinenza per le risorse Composition, DocumentReference e DiagnosticReport, fai clic sul filtro Ordina: cronologico inverso e dall'elenco seleziona Pertinenza. Per ulteriori informazioni, consulta Ordinare i risultati di ricerca sanitari.

REST

L'esempio riportato di seguito mostra come cercare i dati FHIR R4 di un singolo paziente nell'app di ricerca sanitaria utilizzando una parola chiave. Questo esempio utilizza il metodo servingConfigs.search.

Per impostazione predefinita, i risultati di ricerca vengono restituiti in ordine cronologico inverso. Quando esegui ricerche nelle risorse Composition, DiagnosticReport e DocumentReference, puoi ordinare i risultati di ricerca in base alla pertinenza. Per saperne di più, consulta Ordinare i risultati di ricerca sanitari.

Cerca utilizzando una parola chiave.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
"query": "KEYWORD_QUERY",
"filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
"contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}}
}'

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
APP_ID: l'ID dell'app Vertex AI Search su cui vuoi eseguire una query.
KEYWORD_QUERY: la parola chiave da cercare nei dati clinici del paziente filtrato, ad esempio "diabete" o "a1c".
PATIENT_ID: l'ID risorsa del paziente di cui vuoi cercare i dati.

Risposta

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente risposta troncata. La risposta contiene i risultati di ricerca dettagliati elencati in ordine cronologico inverso con gli snippet, se disponibili. Il campo structData contiene i dati JSON strutturati per il documento.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Ricerca utilizzando una query in linguaggio naturale

Con Vertex AI Search puoi ottenere risultati per query complesse in linguaggio naturale. Ad esempio, l'immagine seguente mostra i risultati della query in linguaggio naturale: "Risultati di laboratorio correlati al diabete".

La query è "Quali sono gli esami lipidici del paziente?". — **Figura 2.** Esegui ricerche utilizzando query in linguaggio naturale.

Per eseguire ricerche utilizzando una query in linguaggio naturale, completa i seguenti passaggi.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Agent Builder.

Agent Builder
Seleziona l'app di ricerca sanitaria per cui vuoi eseguire una query.
Nel menu di navigazione, fai clic su Anteprima.
Nel campo Patient ID (ID paziente), inserisci l'ID del paziente di cui vuoi eseguire una query sui dati. Gli ID paziente sono sensibili alle maiuscole.
Premi Invio o fai clic su Anteprima per inviare l'ID paziente.
Nella barra di ricerca Cerca qui, inserisci una query in linguaggio naturale, ad esempio "Risultati di laboratorio correlati al diabete".

Se hai attivato il completamento automatico, vedrai un elenco di suggerimenti di completamento automatico sotto la barra di ricerca mentre digiti.
Premi Invio per inviare la query.
- I risultati di ricerca vengono visualizzati in tabelle paginate classificate in base al tipo di risorsa FHIR.
- Per impostazione predefinita, i risultati di ricerca per tutti i tipi di risorse FHIR vengono visualizzati in ordine cronologico inverso.
Facoltativo. Seleziona una o più categorie di risorse FHIR sotto la barra di ricerca per filtrare i risultati.
Facoltativo. Per ordinare i risultati in base alla pertinenza per le risorse Composition, DocumentReference e DiagnosticReport, fai clic sul filtro Ordina: cronologico inverso e dall'elenco seleziona Pertinenza. Per ulteriori informazioni, consulta Ordinare i risultati di ricerca sanitari.

REST

L'esempio riportato di seguito mostra come cercare i dati FHIR R4 di un singolo paziente nell'app di ricerca sanitaria utilizzando una query in linguaggio naturale. Questo esempio utilizza il metodo servingConfigs.search. Per eseguire ricerche utilizzando una query in linguaggio naturale, devi aggiungere il campo naturalLanguageQueryUnderstandingSpec al corpo della richiesta.

Pubblica una query in linguaggio naturale.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
"query": "NATURAL_LANGUAGE_QUERY",
"filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
"contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}},
"naturalLanguageQueryUnderstandingSpec":{"filterExtractionCondition":"ENABLED"}
}'

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
APP_ID: l'ID dell'app Vertex AI Search su cui vuoi eseguire una query.
NATURAL_LANGUAGE_QUERY: la query in linguaggio naturale, ad esempio "Risultati di laboratorio correlati al diabete" o "Il paziente sta attualmente assumendo farmaci".
PATIENT_ID: l'ID risorsa del paziente di cui vuoi cercare i dati.

Risposta

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente risposta troncata. La risposta contiene risultati di ricerca dettagliati elencati in ordine cronologico inverso con gli snippet, se disponibili.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Ricerca utilizzando una query in linguaggio naturale con risposta basata sull'AI generativa

Quando cerchi i dati FHIR di un paziente utilizzando una query in linguaggio naturale, puoi scegliere di ricevere una risposta di IA generativa insieme ai risultati di ricerca. La risposta riassume i risultati di ricerca e mostra anche i riferimenti utilizzati per generarla.

Quando utilizzi la console, puoi selezionare il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per le risposte dell'AI generativa. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare i risultati di ricerca per i dati sanitari.

Quando utilizzi l'API REST, puoi specificare uno dei seguenti modelli LLM per ricevere risposte di AI generativa nel campo version:

gemini-1.5-flash-001/answer_gen/v1 o stable: un modello stabile e generalmente disponibile basato sul modello gemini-1.5-flash-001. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Modelli disponibili pubblicamente (GA).
gemini-1.0-pro-002/answer_gen/v1: una ricerca Vertex AI basata sul gemini-1.0-pro-002 modello. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Modelli disponibili pubblicamente (GA).
medlm-medium/answer_gen/v1 opreview: un modello di anteprima basato sul modello MedLM. Per ulteriori informazioni, consulta il modello MedLM.

L'immagine seguente mostra un esempio di query in linguaggio naturale con risposta di AI generativa. Il riepilogo della ricerca fornisce una risposta alla query riassumendo i risultati dei risultati pertinenti. Puoi espandere i segmenti che contengono citazioni per visualizzare i riferimenti utilizzati per generare il segmento selezionato. Non tutte le risposte generate hanno citazioni.

La query è "Quali sono i risultati degli esami lipidici del paziente?". I risultati di ricerca vengono visualizzati in un formato tabellare . I risultati di ricerca sono accompagnati da un riepilogo generato con l'AI generativa che recita "Il paziente non ha allergie note". — **Figura 3.** Esegui ricerche utilizzando query in linguaggio naturale con risposta basata sull'AI generativa.

Per eseguire ricerche con le risposte dell'AI generativa:

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Agent Builder.

Agent Builder
Seleziona l'app di ricerca sanitaria per cui vuoi eseguire una query.
Nel menu di navigazione, fai clic su Configurazioni.
Personalizza il widget di ricerca:
1. Nel campo Tipo di ricerca, seleziona Ricerca con una risposta.
2. Seleziona il modello da utilizzare per generare il riepilogo. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare i risultati di ricerca per i dati sanitari
3. Salva e pubblica le tue preferenze.
Nel menu di navigazione, fai clic su Anteprima.
Nel campo Patient ID (ID paziente), inserisci l'ID del paziente di cui vuoi eseguire una query sui dati. Gli ID paziente sono sensibili alle maiuscole.
Premi Invio o fai clic su Anteprima per inviare l'ID paziente.
Nella barra di ricerca Cerca qui, inserisci una query in linguaggio naturale, ad esempio "nsaid", "Quali sono gli esami di lipidi del paziente" o "Qual è il risultato A1C più recente".

Se hai attivato il completamento automatico, vedrai un elenco di suggerimenti di completamento automatico sotto la barra di ricerca mentre digiti.
Premi Invio per inviare la query.
- La risposta dell'AI generativa viene visualizzata sotto la barra di ricerca.
- I risultati di ricerca vengono visualizzati in tabelle paginate classificate in base al tipo di risorsa FHIR.
- Per impostazione predefinita, i risultati di ricerca per tutti i tipi di risorse FHIR vengono visualizzati in ordine cronologico inverso.
Facoltativo. Espandi un segmento della risposta che contiene citazioni per visualizzare i relativi riferimenti nei risultati di ricerca.
Facoltativo. Seleziona una o più categorie di risorse FHIR sotto la barra di ricerca per filtrare i risultati.
Facoltativo. Per ordinare i risultati in base alla pertinenza per le risorse Composition, DocumentReference e DiagnosticReport, fai clic sul filtro Ordina: cronologico inverso e dall'elenco seleziona Pertinenza. Per ulteriori informazioni, consulta Ordinare i risultati di ricerca sanitari.

REST

L'esempio seguente mostra come cercare i dati FHIR R4 di un singolo paziente nell'app di ricerca sanitaria utilizzando una query in linguaggio naturale con risposte di AI generativa. Questo esempio utilizza il metodo servingConfigs.search.

Per eseguire una ricerca utilizzando una query in linguaggio naturale, devi aggiungere il camponaturalLanguageQueryUnderstandingSpec al corpo della richiesta.
Per includere gli indici di citazione in linea, devi aggiungere il campo includeCitations. Si tratta di un campo booleano con valore predefinito impostato su false.

Pubblica una query in linguaggio naturale.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
        "query": "QUERY",
        "filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
        "contentSearchSpec": {
          "snippetSpec": {
            "returnSnippet": true
          },
          "summarySpec": {
            "summaryResultCount": 1,
            "includeCitations": true,
            "modelSpec": {
              "version": "MODEL_VERSION"
            }
          }
        },
        "naturalLanguageQueryUnderstandingSpec": {
          "filterExtractionCondition": "ENABLED"
        }
      }'

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
APP_ID: l'ID dell'app Vertex AI Search su cui vuoi eseguire una query.
QUERY: la query in linguaggio naturale, ad esempio "nsaids", "Quali sono i test lipidici del paziente" o "Qual è il risultato A1C più recente". Se la query include un apostrofo ', devi sostituirlo con il riferimento del carattere numerico dell'apostrofo: '.
PATIENT_ID: l'ID risorsa del paziente di cui vuoi cercare i dati.
MODEL_VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare per generare la risposta.

Risposta

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente risposta troncata. La risposta contiene i risultati di ricerca dettagliati elencati in ordine cronologico inverso, nonché i seguenti campi nell'oggetto summary:

summaryText: contiene il riepilogo della risposta generata.
summaryWithMetadata: contiene il riepilogo della risposta generata, con le citazioni. Questo campo viene visualizzato solo se sono presenti citazioni. Non tutte le risposte generate hanno citazioni. Quando il campo summaryWithMetadata è disponibile, Google consiglia di utilizzarlo al posto del campo summaryText.summaryWithMetadata
citations.sources.referenceIndex: contiene l'indice di riferimento dei documenti citati nella risposta. Questo è utile per trovare il nome completo della risorsa del documento nel campo references.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "summary": {
    "summaryText": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
    "summaryWithMetadata": {
      "summary": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "sources": [
              {
                "id": "DOCUMENT_ID",
                "referenceIndex": "REFERENCE_INDEX_FROM_SUMMARY_METADATA"
              }
            ]
          }
       ]
      },
      "references": [
        {
          "document": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID"
        },
        ...
      ]
    },
  }
...
}