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Healthcare Natural Language API verwenden

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie die Healthcare Natural Language API aktivieren, Berechtigungen konfigurieren und die Methode analyzeEntities aufrufen, um medizinische Informationen aus medizinischem Text zu extrahieren.

Übersicht

Die Healthcare Natural Language API bietet Lösungen für maschinelles Lernen, mit denen sich Informationen aus medizinischen Texten ableiten lassen. Die Healthcare Natural Language API ist Teil der Cloud Healthcare API. Eine Übersicht über die Healthcare Natural Language API finden Sie in der Dokumentation zu Konzepten der Healthcare Natural Language API.

Die Healthcare Natural Language API parst unstrukturierten medizinischen Text, z. B. Krankenakten oder Versicherungsansprüche. Anschließend wird eine strukturierte Datendarstellung der in diesen Datenquellen gespeicherten medizinischen Wissensentitäten für eine nachgelagerte Analyse und Automatisierung erstellt. Beispiele:

Informationen zu medizinischen Konzepten wie Krankheiten, Medikamenten, medizinischen Geräten, Verfahren und ihren klinisch relevanten Attributen extrahieren
Medizinische Konzepte zu medizinischem Standardvokabular wie RxNorm, ICD-10, MeSH und SNOMED CT zuordnen (nur US-Nutzer)
Medizinische Informationen aus Texten gewinnen und in Datenanalyseprodukte in Google Cloud einbinden

Verfügbare Standorte

Die Healthcare Natural Language API ist in den folgenden Ländern verfügbar:

Standortname	Standortbeschreibung
`asia-south1`	Mumbai, Indien
`australia-southeast1`	Sydney, Australien
`europe-west2`	London, Großbritannien
`europe-west4`	Niederlande
`northamerica-northeast1`	Montreal, Kanada
`us-central1`	Iowa, USA

Healthcare Natural Language API aktivieren

Bevor Sie die Healthcare Natural Language API verwenden, müssen Sie die API für Ihr Google Cloud-Projekt aktivieren. Sie können die Healthcare Natural Language API verwenden, ohne Funktionen der Cloud Healthcare API zu aktivieren oder zu verwenden.

Führen Sie folgende Schritte aus, um die API zu aktivieren:

Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Create a service account:

In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account
Select your project.
In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.
Click Create and continue.
Grant the Project > Owner role to the service account.

To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
Click Continue.
Click Done to finish creating the service account.

Do not close your browser window. You will use it in the next step.

Create a service account key:

In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
Click Keys.
Click Add key, and then click Create new key.
Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
Click Close.

Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

Beispiel: Linux oder macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Beispiel:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Beispiel: Windows

Für PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Beispiel:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Für Eingabeaufforderung:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Create a service account:

In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account
Select your project.
In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.
Click Create and continue.
Grant the Project > Owner role to the service account.

To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
Click Continue.
Click Done to finish creating the service account.

Do not close your browser window. You will use it in the next step.

Create a service account key:

In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
Click Keys.
Click Add key, and then click Create new key.
Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
Click Close.

Beispiel: Linux oder macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Beispiel:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Beispiel: Windows

Für PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Beispiel:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Für Eingabeaufforderung:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Cloud Healthcare API aktivieren.
Aktivieren Sie die API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.
Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
```
gcloud init
```

Berechtigungen einrichten

Für die Verwendung dieser Features benötigen Sie die Berechtigung healthcare.nlpservice.analyzeEntities, die in der Rolle healthcare.nlpServiceViewer enthalten ist.

Führen Sie zum Zuweisen dieser Rolle den Befehl gcloud projects add-iam-policy-binding aus:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID \
    --role roles/healthcare.nlpServiceViewer

Entitäten, Beziehungen und Kontextattribute extrahieren

Die Healthcare Natural Language API verwendet kontextsensitive Modelle, um medizinische Entitäten, Beziehungen und Kontextattribute zu extrahieren. Jede Textentität wird in einen medizinischen Wörterbucheintrag extrahiert. Verwenden Sie die Methode projects.locations.services.nlp.analyzeEntities, um dieses Maß an medizinischen Informationen aus medizinischen Texten zu extrahieren.

So fügen Sie das für SNOMED CT lizenzierte Vokabular in Ihre Entitätserwähnung ein: Siehe lizenziertes Vokabular einbeziehen.

Wenn Sie mit der Healthcare Natural Language API medizinische Erkenntnisse aus medizinischen Texten extrahieren möchten, senden Sie eine POST-Anfrage und geben Sie den Zieltext in die documentContent ein. Der medizinische Text darf maximal 20.000 Unicode-Zeichen enthalten.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Methode analyzeEntities zum Extrahieren verwendet wird medizinische Erkenntnisse aus dem medizinischen Text „Insulinregimen 5 Einheiten IV wird für Diabetes verabreicht werden.“

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION ist der Standort des Datasets

JSON-Text der Anfrage:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @request.json \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities" | Select-Object -Expand Content

Ist die Anfrage erfolgreich, enthält die Antwort folgende Informationen:

Erkannte medizinische Wissensentitäten
Funktionale Funktionen
Beziehungen zwischen den erkannten Entitäten
Kontextbezogene Attribute
Zuordnungen der medizinischen Wissensentitäten in Standardterminologien

Eine Liste der unterstützten Entitäts-, Attribut- und Beziehungstypen finden Sie in der Healthcare Natural Language API-Features.

Die folgende Antwort identifiziert therapeutisches Insulin, die Entität mit Code C581 im NCI-Terminologiesystem als Medikament. Die Antwort enthält auch den Konfidenzwert, der der Antwort zugewiesen ist. Weitere Informationen zu den Antwortfeldern finden Sie in der Dokumentation zu analyzeEntities.

Antwort

{
  "entityMentions": [
    {
      "mentionId": "1",
      "type": "MEDICINE",
      "text": {
        "content": "Insulin regimen",
        "beginOffset": 0
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0021641"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0795635"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C1533581"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3537244"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3714501"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "UPCOMING",
        "confidence": 0.95375925302505493
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.618984580039978
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99964696168899536
      },
      "confidence": 0.62128835916519165
    },
    {
      "mentionId": "2",
      "type": "MED_DOSE",
      "text": {
        "content": "5 units",
        "beginOffset": 16
      },
      "confidence": 0.78806477785110474
    },
    {
      "mentionId": "3",
      "type": "MED_ROUTE",
      "text": {
        "content": "IV",
        "beginOffset": 24
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0348016"
        }
      ],
      "confidence": 0.8927428126335144
    },
    {
      "mentionId": "4",
      "type": "PROBLEM",
      "text": {
        "content": "diabetes",
        "beginOffset": 52
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0011847"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0011849"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0241863"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "CURRENT",
        "confidence": 0.91680806875228882
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.98018729686737061
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99965417385101318
      },
      "confidence": 0.99518013000488281
    }
  ],
  "entities": [
    {
      "entityId": "UMLS/C0011847",
      "preferredTerm": "Diabetes",
      "vocabularyCodes": [
        "ICD10CM/E11",
        "LNC/LA10529-8",
        "LNC/LP128793-9",
        "LNC/MTHU040702",
        "MTH/NOCODE",
        "OMIM/MTHU050182"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0011849",
      "preferredTerm": "Diabetes Mellitus",
      "vocabularyCodes": [
        "HPO/HP:0000819",
        "ICD10CM/E08-E13",
        "ICD9CM/250",
        "LNC/LA14291-1",
        "LNC/LA27539-8",
        "LNC/LP74722-7",
        "LNC/MTHU020781",
        "MEDLINEPLUS/4",
        "MSH/D003920",
        "MTH/NOCODE",
        "MTH/U000263",
        "NCI/C2985",
        "OMIM/MTHU036798"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0021641",
      "preferredTerm": "Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "FMA/83365",
        "LNC/LA15805-7",
        "LNC/LP14676-8",
        "LNC/LP16325-0",
        "LNC/LP32542-0",
        "LNC/LP70329-5",
        "LNC/MTHU002108",
        "LNC/MTHU019392",
        "MSH/D007328",
        "MTH/NOCODE"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0241863",
      "preferredTerm": "Diabetic",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA26134-9"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0348016",
      "preferredTerm": "Intravenous",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA9437-0",
        "LNC/LP32453-0",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C13346"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0795635",
      "preferredTerm": "insulin, regular, human",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LP17001-6",
        "MSH/D061386",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C29125",
        "RXNORM/253182",
        "VANDF/4017559",
        "VANDF/4017569",
        "VANDF/4019786"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C1533581",
      "preferredTerm": "Therapeutic Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C581"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3537244",
      "preferredTerm": "Insulins",
      "vocabularyCodes": [
        "MSH/D061385",
        "MTH/NOCODE"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3714501",
      "preferredTerm": "Insulin Drug Class",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "VANDF/4021631"
      ]
    }
  ],
  "relationships": [
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "2",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "3",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "4",
      "objectId": "1",
      "confidence": 0.68552839756011963
    }
  ]
}

Lizenziertes Vokabular einschließen

Healthcare Natural Language API-Antworten enthalten standardmäßig Folgendes: unterstütztes medizinisches Vokabular.

Sie können den Klinische SNOMED-Bedingungen, US-Version (SNOMEDCT_US) Vokabular in der Antwort, wenn Ihre Anfrage die folgenden Anforderungen erfüllt:

Die API-Anfrage stammt aus den USA.
Das Feld licensedVocabularies im Anfragetext hat den Wert SNOMEDCT_US.

Wenn das SNOMED-CT-Vokabular nicht benötigt wird, Es gelten Einschränkungen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie das für SNOMED CT lizenzierte Vokabular in den LicensedVocabularies Zu extrahierendes Objekt medizinische Erkenntnisse aus dem medizinischen Text „Insulinregimen 5 Einheiten IV wird für Diabetes verabreicht werden.“

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION ist der Standort des Datasets

JSON-Text der Anfrage:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @request.json \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, enthält die Antwort Vokabularcodes aus dem SNOMEDCT_US und ICD10CM lizenziertes Vokabular. Die Ausgabe im Folgenden dargestellt und die angeforderten lizenzierten Vokabularcodes sind fett formatiert: <ph type="x-smartling-placeholder">

</ph>

Antwort

{
  "entityMentions": [
    {
      "mentionId": "1",
      "type": "MEDICINE",
      "text": {
        "content": "Insulin regimen",
        "beginOffset": 0
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0021641"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0795635"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C1533581"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3537244"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3714501"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "UPCOMING",
        "confidence": 0.95375925302505493
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.618984580039978
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99964696168899536
      },
      "confidence": 0.62128835916519165
    },
    {
      "mentionId": "2",
      "type": "MED_DOSE",
      "text": {
        "content": "5 units",
        "beginOffset": 16
      },
      "confidence": 0.78806477785110474
    },
    {
      "mentionId": "3",
      "type": "MED_ROUTE",
      "text": {
        "content": "IV",
        "beginOffset": 24
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0348016"
        }
      ],
      "confidence": 0.8927428126335144
    },
    {
      "mentionId": "4",
      "type": "PROBLEM",
      "text": {
        "content": "diabetes",
        "beginOffset": 52
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0011847"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0011849"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0241863"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "CURRENT",
        "confidence": 0.91680806875228882
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.98018729686737061
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99965417385101318
      },
      "confidence": 0.99518013000488281
    }
  ],
  "entities": [
    {
      "entityId": "UMLS/C0011847",
      "preferredTerm": "Diabetes",
      "vocabularyCodes": [
        "ICD10CM/E11",
        "LNC/LA10529-8",
        "LNC/LP128793-9",
        "LNC/MTHU040702",
        "MTH/NOCODE",
        "OMIM/MTHU050182"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0011849",
      "preferredTerm": "Diabetes Mellitus",
      "vocabularyCodes": [
        "HPO/HP:0000819",
        "ICD10CM/E08-E13",
        "ICD9CM/250",
        "LNC/LA14291-1",
        "LNC/LA27539-8",
        "LNC/LP74722-7",
        "LNC/MTHU020781",
        "MEDLINEPLUS/4",
        "MSH/D003920",
        "MTH/NOCODE",
        "MTH/U000263",
        "NCI/C2985",
        "OMIM/MTHU036798",
        "SNOMEDCT_US/73211009"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0021641",
      "preferredTerm": "Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "FMA/83365",
        "LNC/LA15805-7",
        "LNC/LP14676-8",
        "LNC/LP16325-0",
        "LNC/LP32542-0",
        "LNC/LP70329-5",
        "LNC/MTHU002108",
        "LNC/MTHU019392",
        "MSH/D007328",
        "MTH/NOCODE",
        "SNOMEDCT_US/39487003",
        "SNOMEDCT_US/412222002",
        "SNOMEDCT_US/67866001"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0241863",
      "preferredTerm": "Diabetic",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA26134-9"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0348016",
      "preferredTerm": "Intravenous",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA9437-0",
        "LNC/LP32453-0",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C13346",
        "SNOMEDCT_US/255560000"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0795635",
      "preferredTerm": "insulin, regular, human",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LP17001-6",
        "MSH/D061386",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C29125",
        "RXNORM/253182",
        "SNOMEDCT_US/126210001",
        "SNOMEDCT_US/417423002",
        "SNOMEDCT_US/420609005",
        "SNOMEDCT_US/96367001",
        "VANDF/4017559",
        "VANDF/4017569",
        "VANDF/4019786"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C1533581",
      "preferredTerm": "Therapeutic Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C581"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3537244",
      "preferredTerm": "Insulins",
      "vocabularyCodes": [
        "MSH/D061385",
        "MTH/NOCODE"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3714501",
      "preferredTerm": "Insulin Drug Class",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "VANDF/4021631"
      ]
    }
  ],
  "relationships": [
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "2",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "3",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "4",
      "objectId": "1",
      "confidence": 0.68552839756011963
    }
  ]
}

Ausgabe als FHIR R4-Bundle extrahieren

Sie können Entitäten aus Text extrahieren und FHIR R4-Ressourcen zuordnen. Elemente. Das resultierende FHIR R4-Bundle enthält alle Entitäten, Entitätserwähnungen, und Beziehungen im JSON-Format. Beispiel: Der Parameter Die Healthcare Natural Language API ordnet die Basisentität PROBLEM dem FHIR Condition zu. R4-Ressource und die Entität PROBLEM.ANATOMICAL_STRUCTURE mit der Condition.bodySite-FHIR-Element. Eine Liste anderer Zuordnungen finden Sie unter Healthcare Natural Language API-Ausgabe als FHIR-Bundle.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie medizinische Erkenntnisse aus dem medizinischen Text „Insulinregimen 5 Einheiten IV wird bei Diabetes verabreicht werden.“ in einem FHIR R4-Bundle. Weitere Informationen finden Sie unter AlternativeOutputFormat -Objekt enthält.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION ist der Standort des Datasets

JSON-Text der Anfrage:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @request.json \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/services/nlp:analyzeEntities" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, enthält die Antwort ein JSON-Objekt mit den folgenden Einträgen: <ph type="x-smartling-placeholder">

Die anerkannte Entität erwähnt die Entitäten und ihre Beziehungen in einem Format, das der Ausgabe in <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Entitäten, Beziehungen und Kontextattribute extrahieren
Ein fhirBundle-Schlüssel, der eine als String formatierte FHIR-Bundle-Ressource enthält. Das FHIR-Bundle enthält alle Entitäten, Entitätserwähnungen und die Beziehungen in JSON-Format.

Antwort

{
  "entityMentions": [
    {
      "mentionId": "1",
      "type": "MEDICINE",
      "text": {
        "content": "Insulin regimen",
        "beginOffset": 0
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0021641"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0795635"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C1533581"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3537244"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C3714501"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "UPCOMING",
        "confidence": 0.95375925302505493
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.618984580039978
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99964696168899536
      },
      "confidence": 0.62128835916519165
    },
    {
      "mentionId": "2",
      "type": "MED_DOSE",
      "text": {
        "content": "5 units",
        "beginOffset": 16
      },
      "confidence": 0.78806477785110474
    },
    {
      "mentionId": "3",
      "type": "MED_ROUTE",
      "text": {
        "content": "IV",
        "beginOffset": 24
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0348016"
        }
      ],
      "confidence": 0.8927428126335144
    },
    {
      "mentionId": "4",
      "type": "PROBLEM",
      "text": {
        "content": "diabetes",
        "beginOffset": 52
      },
      "linkedEntities": [
        {
          "entityId": "UMLS/C0011847"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0011849"
        },
        {
          "entityId": "UMLS/C0241863"
        }
      ],
      "temporalAssessment": {
        "value": "CURRENT",
        "confidence": 0.91680806875228882
      },
      "certaintyAssessment": {
        "value": "LIKELY",
        "confidence": 0.98018729686737061
      },
      "subject": {
        "value": "PATIENT",
        "confidence": 0.99965417385101318
      },
      "confidence": 0.99518013000488281
    }
  ],
  "entities": [
    {
      "entityId": "UMLS/C0011847",
      "preferredTerm": "Diabetes",
      "vocabularyCodes": [
        "ICD10CM/E11",
        "LNC/LA10529-8",
        "LNC/LP128793-9",
        "LNC/MTHU040702",
        "MTH/NOCODE",
        "OMIM/MTHU050182"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0011849",
      "preferredTerm": "Diabetes Mellitus",
      "vocabularyCodes": [
        "HPO/HP:0000819",
        "ICD10CM/E08-E13",
        "ICD9CM/250",
        "LNC/LA14291-1",
        "LNC/LA27539-8",
        "LNC/LP74722-7",
        "LNC/MTHU020781",
        "MEDLINEPLUS/4",
        "MSH/D003920",
        "MTH/NOCODE",
        "MTH/U000263",
        "NCI/C2985",
        "OMIM/MTHU036798"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0021641",
      "preferredTerm": "Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "FMA/83365",
        "LNC/LA15805-7",
        "LNC/LP14676-8",
        "LNC/LP16325-0",
        "LNC/LP32542-0",
        "LNC/LP70329-5",
        "LNC/MTHU002108",
        "LNC/MTHU019392",
        "MSH/D007328",
        "MTH/NOCODE"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0241863",
      "preferredTerm": "Diabetic",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA26134-9"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C0348016",
      "preferredTerm": "Intravenous",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LA9437-0",
        "LNC/LP32453-0",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C13346"
      ]
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    {
      "entityId": "UMLS/C0795635",
      "preferredTerm": "insulin, regular, human",
      "vocabularyCodes": [
        "LNC/LP17001-6",
        "MSH/D061386",
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C29125",
        "RXNORM/253182",
        "VANDF/4017559",
        "VANDF/4017569",
        "VANDF/4019786"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C1533581",
      "preferredTerm": "Therapeutic Insulin",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "NCI/C581"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3537244",
      "preferredTerm": "Insulins",
      "vocabularyCodes": [
        "MSH/D061385",
        "MTH/NOCODE"
      ]
    },
    {
      "entityId": "UMLS/C3714501",
      "preferredTerm": "Insulin Drug Class",
      "vocabularyCodes": [
        "MTH/NOCODE",
        "VANDF/4021631"
      ]
    }
  ],
  "relationships": [
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "2",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "1",
      "objectId": "3",
      "confidence": 0.99964696168899536
    },
    {
      "subjectId": "4",
      "objectId": "1",
      "confidence": 0.68552839756011963
    }
  ],
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