API Healthcare Natural Language

L'API Healthcare Natural Language fa parte dell'API Cloud Healthcare che utilizza modelli di linguaggio naturale per estrarre informazioni sanitarie da testi medici.

Questa guida concettuale spiega le nozioni di base sull'utilizzo dell'API Healthcare Natural Language, tra cui:

  • I tipi di richieste che puoi inviare all'API Healthcare Natural Language
  • Come creare richieste all'API Healthcare Natural Language
  • Gestione delle risposte dell'API Healthcare Natural Language

Panoramica

L'API Healthcare Natural Language estrae le informazioni sanitarie dal testo medico. Queste informazioni sanitarie possono includere:

  • Concetti medici, ad esempio farmaci, procedure e condizioni mediche
  • Caratteristiche funzionali, come relazioni temporali, soggetti e valutazioni di certezza
  • Relazioni, ad esempio effetti collaterali e dosaggio di farmaci

Scelta tra l'API Healthcare Natural Language e l'AutoML Entity Extraction for Healthcare

L'API Healthcare Natural Language offre modelli di linguaggio naturale preaddestrati per estrarre concetti e relazioni mediche dal testo medico. L'API Healthcare Natural Language mappa il testo in un insieme predefinito di categorie di conoscenze mediche.

AutoML Entity Extraction for Healthcare consente di creare un modello di estrazione delle entità personalizzato addestrato utilizzando il tuo testo medico annotato e le tue categorie. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione relativa all'estrazione delle entità AutoML per il settore sanitario.

Paesi in cui è disponibile il servizio

L'API Healthcare Natural Language è disponibile nelle seguenti località:

Nome della sede Descrizione località
asia-south1 Mumbai, India
australia-southeast1 Sydney, Australia
europe-west2 Londra, Regno Unito
europe-west4 Paesi Bassi
northamerica-northeast1 Montréal, Canada
us-central1 Iowa, Stati Uniti

Funzionalità dell'API Healthcare Natural Language

L'API Healthcare Natural Language ispeziona il testo medico per trovare concetti e relazioni mediche. Per eseguire l'analisi delle entità, puoi utilizzare il metodo analyzeEntities.

Richieste di analisi delle entità

L'API Healthcare Natural Language è un'API REST ed è composta da richieste e risposte JSON. Le seguenti sezioni mostrano come estrarre diverse informazioni mediche da un dato testo medico:

La richiesta di analisi delle entità contiene i seguenti campi:

Campi di risposta dell'analisi delle entità

L'analisi delle entità restituisce un insieme di menzioni di conoscenze mediche, concetti medici e relazioni rilevate tra le menzioni di conoscenze mediche, tra cui:

  • entityMentions: occorrenze di entità di conoscenza medica nel testo medico di origine. Ogni menzione di entità include i seguenti campi:

    • mentionId: un identificatore univoco di un'entità che viene menzionata nella risposta.
    • type: la categoria di conoscenze mediche della menzione dell'entità.
    • text: consiste nel campo textContent e descrive l'estratto del testo medico contenente la menzione dell'entità e offset, la località della menzione dell'entità nel testo medico di origine.
    • temporalAssessment: specifica in che modo l'entità collegata è correlata alla menzione dell'entità, una tra CURRENT, CLINICAL_HISTORY, FAMILY_HISTORY, UPCOMING o OTHER.
    • certaintyAssessment: la negazione o qualifica del concetto medico, uno dei seguenti: LIKELY, SOMEWHAT_LIKELY, UNCERTAIN, SOMEWHAT_UNLIKELY, UNLIKELY o CONDITIONAL.
    • subject: specifica l'argomento a cui si riferisce il concetto medico, uno tra PATIENT, FAMILY_MEMBER o OTHER.
    • linkedEntities: un elenco di concetti medici che potrebbero essere correlati alla menzione dell'entità. Le entità collegate specificano entityId, che collega un concetto medico a un'entità in entities.

  • entities: descrive i concetti medici dei campi delle entità collegate. Ogni entità viene descritta utilizzando i seguenti campi:

    • entityId: un identificatore univoco del campo linkedEntities.
    • preferredTerm: un termine preferito per il concetto di medicina.
    • vocabularyCodes: la rappresentazione del concetto medico nei vocabolari medici supportati.

  • relationships: definisci le relazioni dirette tra le menzioni delle entità. Nel campione, il soggetto della relazione è "Regime di insulina umana" e l'oggetto della relazione è "5 unità".

  • confidence: indica l'affidabilità del modello nella relazione sotto forma di numero compreso tra 0 e 1.

Oltre ai campi elencati, la risposta potrebbe contenere anche il campo additionalInfo, che indica eventuali descrizioni aggiuntive sul tipo di menzione dell'entità. Consulta la sezione Ulteriori informazioni.

Lingue supportate

L'API Healthcare Natural Language supporta solo l'estrazione di informazioni sanitarie dal testo in inglese.

Vocabolari medici supportati

L'API Healthcare Natural Language supporta i seguenti vocabolari medici:

  • Modello di anatomia di base
  • Ontologia genica
  • Comitato per la nomenclatura genica di HUGO
  • Ontologia del fenotipo umano
  • Sistema di codifica per procedure ICD-10
  • ICD-10 CM
  • ICD-9-CM
  • LOINC
  • MeSH
  • Argomenti sanitari di MedlinePlus
  • Nomi di metathesaurus
  • Tassonomia NCBI
  • Thesaurus NCI
  • Registro nazionale dei farmaci
  • L'eredità di Mendel online nell'uomo
  • RXNORM
  • SNOMED CT (disponibile solo per utenti negli Stati Uniti)

Categorie di conoscenze mediche supportate

L'API Healthcare Natural Language assegna una categoria di conoscenze mediche al campo entityMentions.type. Di seguito è riportato un elenco delle categorie di conoscenze mediche supportate. I tipi di menzioni delle entità appartenenti ai gruppi di oncologia, determinanti sociali della salute (SDOH) e dati sanitari protetti (PHI) sono disponibili solo in Anteprima:

Gruppo Categoria conoscenze mediche Descrizione
Generico ANATOMICAL_STRUCTURE Parte complessa del corpo umano, come cellule, organi e sistemi.
BODY_FUNCTION Una funzione svolta dal corpo umano.
BF_RESULT Il risultato di una funzione del corpo.
BODY_MEASUREMENT Una normale misurazione del corpo umano, ad esempio i segni vitali, ottenuta senza analisi o procedure complesse con strumenti di base come un termometro o uno stetoscopio.
BM_RESULT Il risultato di una misurazione corporea.
BM_UNIT L'unità di misura del corpo.
BM_VALUE Il valore della misurazione del corpo.
LABORATORY_DATA I risultati di test su un campione corporeo.
LAB_RESULT Una descrizione qualitativa dei dati di laboratorio, ad esempio "aumento", "diminuito", "positivo" o "negativo".
LAB_VALUE Il valore di un'istanza dei dati di laboratorio.
LAB_UNIT L'unità di misura del valore di laboratorio.
MEDICAL_DEVICE Uno strumento fisico o virtuale.
MEDICINE Un farmaco o altra preparazione per la cura o la prevenzione di una malattia.
MED_DOSE Una dose di un farmaco.
MED_DURATION Il periodo di somministrazione di un farmaco.
MED_FORM Le caratteristiche fisiche di un farmaco specifico.
MED_FREQUENCY La frequenza con cui viene assunto un farmaco.
MED_ROUTE Sede del corpo in cui viene somministrato un farmaco.
MED_STATUS Lo stato di un farmaco esistente, ad esempio "continua", "avvia", "riavvia", "interrompi", "interruttore", "aumenta" e "diminuisci".
MED_STRENGTH La quantità di ingrediente attivo in una dose di un farmaco.
MED_UNIT L'unità di misura del ingrediente attivo di un farmaco.
MED_TOTALDOSE La quantità di farmaci da assumere in una volta.
PROBLEM Una condizione medica, che include risultati e patologie.
PROCEDURE Una procedura diagnostica o di trattamento.
PROCEDURE_RESULT I risultati di una procedura.
PROC_METHOD Il metodo utilizzato per condurre una procedura.
SEVERITY La gravità della condizione medica.
SUBSTANCE_ABUSE Descrizione dell'abuso di una sostanza psicoattiva.
Oncologia (anteprima) CLINICAL_STATUS Stato di un caso di cancro, ad esempio "attivo", "ricorrente", "recidiva" e "risolto".
DATE Un'annotazione della data, ad esempio la data della diagnosi, della procedura o della radioterapia. Estrae tutti gli elementi di una data e potrebbe non includere l'anno.
DIMENSIONS Misurazioni di un tumore, di una massa o di una crescita anomala.
GENE_STUDIED I geni studiati che direttamente o indirettamente portano alla formazione di tumori, come BRCA1, p53 e ALK.
HISTOLOGICAL_GRADE Sistema di classificazione per valutare l'aspetto di una cellula cancro.
LAB_SPECIMEN Materiale biologico raccolto dall'organismo per analisi o campionamento.
RADIATION_DOSAGE La quantità di radiazioni somministrate a un paziente.
ONSET Un'annotazione della data che rappresenta la data in cui un paziente ha osservato per la prima volta problemi correlati al cancro.
VARIATION_CODE Un codice assegnato alla variante genomica specifica rilevata con un sistema di codifica principale, come ClinVar e HGVS.
Determinanti sociali della salute (SDoH) (anteprima) AGE Un identificatore di età. Include frasi che descrivono l'età, come "ha un'età inferiore a quella indicata", "mezza età", "78 anni" o "adolescente".

Nota: l'HIPAA classifica l'età di una persona come PHI solo se è superiore a 90 anni. Per saperne di più, consulta il riepilogo della normativa sulla privacy HIPAA.

FAMILY Frasi che descrivono la struttura familiare o i parenti di una paziente, ad esempio "sposato con due figli", "fratello", "moglie", "genitori che li sostengono" o "divorziato".
LIVING_SITUATION Frasi che descrivono la situazione di vita del paziente, come "con coinquilini", "ha un infermiere domiciliare 24 ore su 24, 7 giorni su 7" o "si è trasferito di recente".
SOCIAL_IDENTITY Frasi che descrivono l'identità sociale del paziente o della famiglia, inclusi gruppo etnico, orientamento sessuale, religione, nazionalità, lingue parlate o non parlate o paese di origine.
PHYSICAL_APPEARANCE Frasi che descrivono il tratto fisico più evidente del paziente o della famiglia, come "cicatrice sulla guancia destra", "sindrome di Down", "obeso" o "gamba sinistra amputata".
OCCUPATION Frasi che descrivono l'occupazione e la condizione lavorativa del paziente o della famiglia, come "madre in pensione ", "ha lavorato come saldatore per 20 anni" o"l'anno scorso ha perso il lavoro".
Informazioni sanitarie riservate (Protected Health Information, PHI) (anteprima) PERSON_NAME L'identificatore del nome generico di una persona. Include titoli, ad esempio "Dr.", "Mrs." o "MD"
ORGANIZATION_NAME Identificatore di un'organizzazione medica che raccoglie dati di tipo PHI, ad esempio una clinica, una casa di riposo o un ospedale.
GENERIC_ID Un ID generico che identifica cartelle cliniche, pazienti, medici, ospedali, ad esempio il codice fiscale del paziente o il numero di un fornitore.
LOCATION Una posizione geografica che potrebbe contenere nomi e numeri di edifici, vie, città, stati o codici postali.
PHONE_NUMBER Un numero per indicare un numero di telefono, un numero di fax o un numero di cercapersone.
EMAIL_ADDRESS Un identificatore dell'indirizzo email.
URL L'indirizzo di un sito web.
ZIPCODE Un identificatore di codice postale.

Categorie di funzionalità funzionali supportate

L'API Healthcare Natural Language può dedurre le caratteristiche o gli attributi funzionali di una menzione di entità dal contesto. Ad esempio, nell'affermazione "La madre di Kusuma ha il diabete", la condizione "diabete" ha la funzionalità funzionale di subject FAMILY_MEMBER.

Relazioni temporali

Le relazioni temporali restituite nel campo temporalAssessment descrivono in che modo la menzione dell'entità è correlata al soggetto dal punto di vista temporale.

L'API Healthcare Natural Language supporta le seguenti relazioni temporali:

  • CURRENT
  • CLINICAL_HISTORY
  • FAMILY_HISTORY
  • UPCOMING
  • OTHER

Soggetti

I soggetti, restituiti nel campo subject, descrivono la persona a cui si riferisce la menzione.

L'API Healthcare Natural Language supporta i seguenti argomenti:

  • PATIENT
  • FAMILY_MEMBER
  • OTHER

Valutazioni di certezza

Le valutazioni di certezza, restituite nel campo certaintyAssessment, descrivono il livello di confidenza dell'autore delle note originale. Ad esempio, se la nota originale contiene "Il paziente ha mal di gola", la valutazione di certezza restituisce un valore LIKELY per indicare la probabilità che il paziente abbia mal di gola per indicare la certezza di aver preso appunti. Se la nota originale contiene "Il paziente non ha il mal di gola", la valutazione di certezza restituisce un valore UNLIKELY per indicare l'affidabilità dell'autore delle note che era improbabile che il paziente avesse mal di gola.

Le valutazioni di certezza possono avere uno dei seguenti valori:

  • LIKELY
  • SOMEWHAT_LIKELY
  • UNCERTAIN
  • SOMEWHAT_UNLIKELY
  • UNLIKELY
  • CONDITIONAL

Informazioni aggiuntive

Il campo additionalInfo fornisce ulteriori dettagli su una menzione di entità. Ad esempio, il campo additionalInfo per una menzione di entità DATE potrebbe contenere dettagli sul tipo di data, classificati come uno dei seguenti:

  • ADMISSION_DATE
  • CONSULTATION_DATE
  • DISCHARGE_DATE
  • SERVICE_DATE
  • VISIT_DATE
  • DIAGNOSIS_DATE
  • MED_STARTED_DATE
  • MED_ENDED_DATE
  • NOTE_DATE
  • PROCEDURE_DATE
  • RADIATION_STARTED_DATE
  • RADIATION_ENDED_DATE
  • STAGE_DATE

Relazioni supportate tra menzioni di entità

L'API Healthcare Natural Language può dedurre le relazioni tra le menzioni delle entità in base al testo medico circostante. Nella risposta, il soggetto della relazione è identificato da subjectId e l'oggetto della relazione è identificato da objectId.

L'API Healthcare Natural Language supporta le seguenti relazioni tra le menzioni delle entità:

Oggetto Oggetto
ANATOMICAL_STRUCTURE MEDICAL_DEVICE
BODY_FUNCTION BF_RESULT
BODY_MEASUREMENT BM_RESULT
BODY_MEASUREMENT BM_UNIT
BODY_MEASUREMENT BM_VALUE
LABORATORY_DATA LAB_RESULT
LABORATORY_DATA LAB_UNIT
LABORATORY_DATA LAB_VALUE
MEDICINE MED_DOSE
MEDICINE MED_DURATION
MEDICINE MED_FORM
MEDICINE MED_FREQUENCY
MEDICINE MED_ROUTE
MEDICINE MED_STATUS
MEDICINE MED_STRENGTH
MEDICINE MED_TOTALDOSE
MEDICINE MED_UNIT
PROBLEM ANATOMICAL_STRUCTURE
PROBLEM MEDICINE
PROBLEM PROCEDURE
PROBLEM SEVERITY
PROCEDURE ANATOMICAL_STRUCTURE
PROCEDURE PROC_METHOD
PROCEDURE PROCEDURE_RESULT
SUBSTANCE_ABUSE SEVERITY

Output dell'API Healthcare Natural Language come pacchetto FHIR

Quando richiedi il metodo analyzeEntities con il campo alternativeOutputFormat impostato su FHIR_BUNDLE, la risposta include i seguenti oggetti JSON:

  • L'entità menziona, le entità e le relazioni
  • Un bundle FHIR R4 rappresentato come una stringa, che include tutte le entità, le menzioni dell'entità e le relazioni in formato JSON

Per creare il bundle FHIR R4, l'API Healthcare Natural Language mappa le menzioni, le entità e le relazioni dell'entità alle risorse FHIR e ai loro elementi. Nella tabella seguente sono elencate alcune di queste mappature.

Menzioni di entità API Healthcare Natural Language Categoria di conoscenze mediche Risorse ed elementi FHIR R4
PROBLEM Condition
PROBLEM Condition.category
PROBLEM Condition.status
PROBLEM ANATOMICAL_STRUCTURE Condition.bodySite
PROBLEM ANATOMICAL_STRUCTURE Condition.evidence
PROBLEM SEVERITY Condition.severity
PROCEDURE Procedure
PROCEDURE Procedure.status
PROCEDURE Procedure.code
PROCEDURE ANATOMICAL_STRUCTURE Procedure.bodySite
PROCEDURE MEDICAL_DEVICE Procedure.usedCode
PROCEDURE PROBLEM Procedure.reasonReference
MEDICINE MedicationStatement
MEDICINE MedicationStatement.status
MEDICINE MedicationStatement.medication
MEDICINE PROBLEM MedicationStatement.reasonReference
MEDICINE MED_DOSE MedicationStatement.dosage.doseAndRate.doseQuantity
MEDICINE MED_FREQUENCY MedicationStatement.dosage.text
MEDICINE MED_ROUTE MedicationStatement.dosage.route
MEDICINE MED_STRENGTH MedicationStatement.dosage.doseAndRate.doseQuantity
MEDICINE MED_UNIT MedicationStatement.dosage.doseAndRate.doseQuantity

Per estrarre le entità dal testo come bundle FHIR R4, consulta Estrai l'output come un bundle FHIR R4.