Tutoriels GitHub

Cette page présente les tutoriels et les ateliers de programmation hébergés sur GitHub, qui expliquent comment créer des applications avec l'API Cloud Healthcare.

Obtenir les tutoriels

Les derniers tutoriels sur l'API Cloud Healthcare sont disponibles dans le dépôt GitHub GoogleCloudPlatform/healthcare.

Comprendre les tutoriels

Ces tutoriels fournissent des exemples concrets d'utilisation de l'API Cloud Healthcare. La section suivante présente chacun des tutoriels et fournit des informations sur leur contenu et sur les fonctionnalités de l'API Cloud Healthcare utilisées.

Plusieurs de ces tutoriels font appel à des ensembles de données publics fournis par l'API Cloud Healthcare pour vos applications.

Tutoriels DICOM

Les tutoriels suivants présentent des solutions de machine learning de bout en bout pour l'imagerie médicale DICOM à l'aide de l'API Cloud Healthcare et d'autres produits Google Cloud.

Classification des densités mammaires

Deux tutoriels d'entraînement et d'inférence à partir d'un modèle de classification des densités mammaires La densité mammaire est un facteur de risque possible de cancer du sein. Les deux tutoriels utilisent l'ensemble de données TCIA CBIS-DDM (Curated Breasted Imaging Subset of DDSM). Ces deux tutoriels montrent comment stocker, récupérer et transcoder des images médicales au format DICOM.

Ces tutoriels s'exécutent tous deux sur AI Platform Notebooks. L'un utilise AutoML Vision pour le machine learning et l'autre AI Platform.

Tutoriels FHIR

Les tutoriels suivants présentent des solutions de bout en bout pour les workflows FHIR, y compris le machine learning et la découverte de données.

Tutoriel sur les immunisations FHIR

Le tutoriel Immunisations FHIR explique comment:

  • Créer une application Web API Cloud Healthcare qui met en œuvre un workflow FHIR.
  • Utilisez TensorFlow pour prédire si des patients sont susceptibles de développer une maladie.
  • Exportez les données FHIR vers BigQuery et explorez-les.

Ce tutoriel implique l'utilisation d'un ensemble de données généré dynamiquement contenant des informations sur les patients.

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