GitHub のチュートリアル

このページには、Cloud Healthcare API を使用してアプリケーションを作成する方法を説明したチュートリアルと、GitHub でホストされている Codelab が含まれています。

チュートリアルの取得

最新の Cloud Healthcare API チュートリアルは、GoogleCloudPlatform/healthcare GitHub リポジトリから入手できます。

チュートリアルについて

提供されるチュートリアルは、Cloud Healthcare API がどのように使われるか、具体的な例を示します。次のセクションでは、各チュートリアルと、チュートリアルの内容について、そして、そのチュートリアルの機能が Cloud Healthcare API のどの部分にあたるのかについての既知の情報を紹介します。

いくつかのチュートリアルでは、自身のアプリケーションで使用できるように Cloud Healthcare API が提供する、一般公開データセットを使用します。

DICOM チュートリアル

次のチュートリアルでは、Cloud Healthcare API と他の Google Cloud プロダクトを使用した、DICOM 医療画像処理用のエンドツーエンドの機械学習ソリューションについて説明します。

胸部密度の分類

2 つの胸部密度分類モデルのトレーニングと推論のチュートリアルは、胸部密度分類モデルのトレーニング、デプロイ、実行のために用意されています。胸部の密度は、乳がんのリスクで考えられる 1 つの要因です。どちらのチュートリアルでも、TCIA CBIS-DDSM(Curated Breasted Imaging Subset of DDSM)データセットを使用します。どちらのチュートリアルでも、DICOM 形式を使用する医療画像を保存、取得、コード変換する方法を示しています。

チュートリアルは AI Platform Notebooks で実行されます。1 つのチュートリアルでは機械学習に AutoML Vision を使用し、もう 1 つのチュートリアルでは AI Platform を使用します。

FHIR チュートリアル

次のチュートリアルでは、機械学習やデータ検出など、FHIR ワークフローのエンドツーエンド ソリューションについて説明します。

FHIR 免疫処置のチュートリアル

FHIR 免疫措置のチュートリアルでは、次のことを行います。

  • FHIR ワークフローを実装する Cloud Healthcare API ウェブ アプリケーションを作成します。
  • TensorFlow を使用して、患者が発病するかどうかを予測します。
  • FHIR データを BigQuery にエクスポートし、データを探索します。

このチュートリアルには、患者情報を含む動的に生成されたデータセットを使用する作業も含まれます。

次のステップ