의료 데이터 새로고침

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

REST

1. 증분 가져오기를 수행합니다.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
   -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:import" \
   -d '{
      "reconciliation_mode": "INCREMENTAL",
      "fhir_store_source": {"fhir_store": "projects/PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID"}
   }'
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID
   • DATA_STORE_ID: Vertex AI Search 데이터 스토어의 ID입니다.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: 소스 FHIR 스토어가 포함된 Cloud Healthcare API 데이터 세트의 ID입니다.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: 소스 FHIR 스토어가 포함된 Cloud Healthcare API 데이터 세트의 위치입니다.
   • FHIR_STORE_ID: Cloud Healthcare API FHIR R4 스토어의 ID입니다.

   응답

   다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 장기 실행 작업의 식별자가 포함됩니다. 메서드 호출을 완료하는 데 상당한 시간이 걸릴 수 있는 경우 장기 실행 작업이 반환됩니다. IMPORT_OPERATION_ID의 값을 확인합니다. 가져오기 상태를 확인하려면 이 값이 필요합니다.

     {
       "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
       "metadata": {
         "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsMetadata"
       }
     }
   

2. FHIR 데이터 가져오기 작업이 완료되었는지 확인합니다.

   curl -X GET \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID"
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID
   • DATA_STORE_ID: Vertex AI Search 데이터 스토어의 ID입니다.
   • IMPORT_OPERATION_ID: import 메서드를 호출할 때 반환되는 장기 실행 작업의 작업 ID입니다.

   응답

   다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 가져오기 작업은 장기 실행 작업입니다. 작업이 실행되는 동안 응답에 다음 필드가 포함됩니다.

   • successCount: 지금까지 성공적으로 가져온 FHIR 리소스 수를 나타냅니다.
   • failureCount: 지금까지 가져오지 못한 FHIR 리소스 수를 나타냅니다. 이 필드는 가져오지 못한 FHIR 리소스가 있는 경우에만 표시됩니다.

   작업이 완료되면 응답에 다음 필드가 포함됩니다.

   • successCount: 성공적으로 가져온 FHIR 리소스 수를 나타냅니다.
   • failureCount: 가져오지 못한 FHIR 리소스의 수를 나타냅니다. 이 필드는 가져오지 못한 FHIR 리소스가 있는 경우에만 표시됩니다.
   • totalCount: 소스 FHIR 저장소에 있는 FHIR 리소스의 수를 나타냅니다. 이 필드는 가져오지 못한 FHIR 리소스가 있는 경우에만 표시됩니다.
   • done: true 값이 있으면 가져오기 작업이 완료되었음을 나타냅니다.
   • errorSamples: 가져오지 못한 리소스에 관한 정보를 제공합니다. 이 필드는 가져오지 못한 FHIR 리소스가 있는 경우에만 표시됩니다.
   • errorConfig: 오류 요약 로그 파일이 포함된 Cloud Storage 위치에 대한 경로를 제공합니다.

   {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
    "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsMetadata",
      "createTime": "START_TIMESTAMP",
      "updateTime": "END_TIMESTAMP",
      "successCount": "SUCCESS_COUNT",
      "failureCount": "FAILURE_COUNT",
      "totalCount": "TOTAL_COUNT",
    },
    "done": true,
    "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ImportDocumentsResponse",
     "errorSamples": [ERROR_SAMPLE],
     "errorConfig": {
        "gcsPrefix": "LOG_FILE_LOCATION"
      }
    }
   }
   

Python

자세한 내용은 AI 애플리케이션 Python API 참조 문서를 참고하세요.

AI 애플리케이션에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "us"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"
# healthcare_project_id = "YOUR_HEALTHCARE_PROJECT_ID"
# healthcare_location = "YOUR_HEALTHCARE_LOCATION"
# healthcare_dataset_id = "YOUR_HEALTHCARE_DATASET_ID"
# healthcare_fihr_store_id = "YOUR_HEALTHCARE_FHIR_STORE_ID"

#  For more information, refer to:
# https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
client_options = (
    ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
    if location != "global"
    else None
)

# Create a client
client = discoveryengine.DocumentServiceClient(client_options=client_options)

# The full resource name of the search engine branch.
# e.g. projects/{project}/locations/{location}/dataStores/{data_store_id}/branches/{branch}
parent = client.branch_path(
    project=project_id,
    location=location,
    data_store=data_store_id,
    branch="default_branch",
)

request = discoveryengine.ImportDocumentsRequest(
    parent=parent,
    fhir_store_source=discoveryengine.FhirStoreSource(
        fhir_store=client.fhir_store_path(
            healthcare_project_id,
            healthcare_location,
            healthcare_dataset_id,
            healthcare_fihr_store_id,
        ),
    ),
    # Options: `FULL`, `INCREMENTAL`
    reconciliation_mode=discoveryengine.ImportDocumentsRequest.ReconciliationMode.INCREMENTAL,
)

# Make the request
operation = client.import_documents(request=request)

print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
response = operation.result()

# After the operation is complete,
# get information from operation metadata
metadata = discoveryengine.ImportDocumentsMetadata(operation.metadata)

# Handle the response
print(response)
print(metadata)