의료 데이터 검색

콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

   Agent Builder를 사용하여 이 모든 것을 자체 데이터에 그라운딩하세요.

2. 쿼리할 의료 검색 앱을 선택합니다.

3. 탐색 메뉴에서 미리보기를 클릭합니다.

4. 환자 ID 필드에 데이터를 쿼리하려는 환자의 ID를 입력합니다. 환자 ID는 대소문자를 구분합니다.

5. Enter 키를 누르거나 미리보기를 클릭하여 환자 ID를 제출합니다.

6. 여기에서 검색 검색창에 검색할 키워드를 입력합니다.

   자동 완성을 사용 설정한 경우 입력할 때 검색창 아래에 자동 완성 추천 용어가 표시됩니다.

7. Enter 키를 눌러 검색어를 제출합니다.

   • 검색 결과는 FHIR 리소스 유형에 따라 분류된 페이지가 지정된 테이블에 표시됩니다.
   • 기본적으로 모든 FHIR 리소스 유형의 검색 결과는 시간 역순으로 표시됩니다.

8. 선택사항. 결과를 필터링하려면 검색창 아래에 있는 FHIR 리소스 카테고리를 하나 이상 선택합니다.

9. 선택사항. Composition, DocumentReference, DiagnosticReport 리소스 관련성에 따라 결과를 정렬하려면 정렬: 시간 역순 필터를 클릭하고 목록에서 관련성을 선택합니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

REST

다음 샘플에서는 키워드를 사용하여 의료 검색 앱에서 환자 1명의 FHIR R4 데이터를 검색하는 방법을 보여줍니다. 이 샘플에서는 servingConfigs.search 메서드를 사용합니다.

기본적으로 검색 결과는 시간 역순으로 반환됩니다. Composition, DiagnosticReport, DocumentReference 리소스를 검색할 때 관련성에 따라 검색 결과를 정렬할 수 있습니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

1. 키워드를 사용하여 검색합니다.

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
     -d '{
   "query": "KEYWORD_QUERY",
   "filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
   "contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}}
   }'
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
   • APP_ID: 쿼리할 Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
   • KEYWORD_QUERY: 필터링된 환자의 환자 임상 데이터에서 검색하려는 키워드입니다(예: '당뇨' 또는 'a1c').
   • PATIENT_ID: 데이터를 검색하려는 환자의 리소스 ID입니다.

   응답

   다음 잘린 응답과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 항목별 검색 결과가 역순으로 나열되며 스니펫(사용 가능한 경우)이 포함됩니다. structData 필드에는 문서의 정형 JSON 데이터가 포함됩니다.

   {
     "results": [
       {
         "id": "DOCUMENT_ID",
         "document": {
           "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
           "id": "DOCUMENT_ID",
           "structData": {
             ...
             "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
             "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
             "patient_id": "PATIENT_ID",
             "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
           },
           "derivedStructData": {
             "snippets": [
               {
                 "snippet": "SNIPPET_TEXT",
                 "snippet_status": "SUCCESS"
               }
             ]
           }
         }
       }
     ]
   }
   

콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

   Agent Builder를 사용하여 이 모든 것을 자체 데이터에 그라운딩하세요.

2. 쿼리할 의료 검색 앱을 선택합니다.

3. 탐색 메뉴에서 미리보기를 클릭합니다.

4. 환자 ID 필드에 데이터를 쿼리하려는 환자의 환자 ID를 입력합니다. 환자 ID는 대소문자를 구분합니다.

5. Enter 키를 누르거나 미리보기를 클릭하여 환자 ID를 제출합니다.

6. 여기에서 검색 검색창에 '당뇨와 관련된 실험실 결과'와 같은 자연어 검색어를 입력합니다.

   자동 완성을 사용 설정한 경우 입력할 때 검색창 아래에 자동 완성 추천 용어가 표시됩니다.

7. Enter 키를 눌러 검색어를 제출합니다.

   • 검색 결과는 FHIR 리소스 유형에 따라 분류된 페이지가 지정된 테이블에 표시됩니다.
   • 기본적으로 모든 FHIR 리소스 유형의 검색 결과는 시간 역순으로 표시됩니다.

8. 선택사항. 검색창 아래에 있는 FHIR 리소스 카테고리를 하나 이상 선택하여 결과를 필터링합니다.

9. 선택사항. Composition, DocumentReference, DiagnosticReport 리소스 관련성에 따라 결과를 정렬하려면 정렬: 시간 역순 필터를 클릭하고 목록에서 관련성을 선택합니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

REST

다음 샘플에서는 자연어 검색어를 사용하여 의료 검색 앱에서 환자 1명의 FHIR R4 데이터를 검색하는 방법을 보여줍니다. 이 샘플에서는 servingConfigs.search 메서드를 사용합니다. 자연어 검색어를 사용하여 검색하려면 naturalLanguageQueryUnderstandingSpec 필드를 요청 본문에 추가해야 합니다.

기본적으로 검색 결과는 시간 역순으로 반환됩니다. Composition, DiagnosticReport, DocumentReference 리소스를 검색할 때 관련성에 따라 검색 결과를 정렬할 수 있습니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

1. 자연어로 검색어를 게시합니다.

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
     -d '{
   "query": "NATURAL_LANGUAGE_QUERY",
   "filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
   "contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}},
   "naturalLanguageQueryUnderstandingSpec":{"filterExtractionCondition":"ENABLED"}
   }'
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
   • APP_ID: 쿼리할 Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
   • NATURAL_LANGUAGE_QUERY: '당뇨와 관련된 실험실 결과' 또는 '환자가 현재 약물을 복용하고 있나요?'와 같은 자연어로 된 검색어입니다.
   • PATIENT_ID: 데이터를 검색하려는 환자의 리소스 ID입니다.

   응답

   다음 잘린 응답과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 항목별 검색 결과가 역순으로 나열되며 스니펫(사용 가능한 경우)이 포함됩니다.

   {
     "results": [
       {
         "id": "DOCUMENT_ID",
         "document": {
           "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
           "id": "DOCUMENT_ID",
           "structData": {
             ...
             "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
             "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
             "patient_id": "PATIENT_ID",
             "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
           },
           "derivedStructData": {
             "snippets": [
               {
                 "snippet": "SNIPPET_TEXT",
                 "snippet_status": "SUCCESS"
               }
             ]
           }
         }
       }
     ]
   }
   

콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

   Agent Builder를 사용하여 이 모든 것을 자체 데이터에 그라운딩하세요.

2. 쿼리할 의료 검색 앱을 선택합니다.

3. 탐색 메뉴에서 구성을 클릭합니다.

4. 검색 위젯을 맞춤설정하려면 다음 안내를 따르세요.

   1. 검색 유형 필드에서 답변이 포함된 검색을 선택합니다.
   2. 요약을 생성하는 데 사용할 모델을 선택합니다. 자세한 내용은 의료 데이터 검색 결과 구성을 참조하세요.
   3. 환경설정을 저장하고 게시합니다.

5. 탐색 메뉴에서 미리보기를 클릭합니다.

6. 환자 ID 필드에 데이터를 쿼리하려는 환자의 환자 ID를 입력합니다. 환자 ID는 대소문자를 구분합니다.

7. Enter 키를 누르거나 미리보기를 클릭하여 환자 ID를 제출합니다.

8. 여기에서 검색 검색창에 'nsaids', '환자의 지질 실험 결과는 무엇인가요?', '최근 A1C 결과는 무엇인가요?'와 같은 자연어 검색어를 입력합니다.

   자동 완성을 사용 설정한 경우 입력할 때 검색창 아래에 자동 완성 추천 용어가 표시됩니다.

9. Enter 키를 눌러 검색어를 제출합니다.

   • 생성형 AI 답변이 검색창 아래에 표시됩니다.
   • 검색 결과는 FHIR 리소스 유형에 따라 분류된 페이지가 지정된 테이블에 표시됩니다.
   • 기본적으로 모든 FHIR 리소스 유형의 검색 결과는 시간 역순으로 표시됩니다.

10. 선택사항. 인용이 있는 답변의 세그먼트를 펼쳐 검색 결과에서 참조를 확인합니다.

11. 선택사항. 검색창 아래에 있는 FHIR 리소스 카테고리를 하나 이상 선택하여 결과를 필터링합니다.

12. 선택사항. Composition, DocumentReference, DiagnosticReport 리소스 관련성에 따라 결과를 정렬하려면 정렬: 시간 역순 필터를 클릭하고 목록에서 관련성을 선택합니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

REST

다음 샘플에서는 생성형 AI 답변이 포함된 자연어 검색어를 사용하여 의료 검색 앱에서 환자 1명의 FHIR R4 데이터를 검색하는 방법을 보여줍니다. 이 샘플에서는 servingConfigs.search 메서드를 사용합니다.

• 자연어 검색어를 사용하여 검색하려면 naturalLanguageQueryUnderstandingSpec 필드를 요청 본문에 추가해야 합니다.
• 인라인 인용 색인을 포함하려면 includeCitations 필드를 추가해야 합니다. 이 필드는 불리언 필드이며 기본값은 false입니다.

기본적으로 검색 결과는 시간 역순으로 반환됩니다. Composition, DiagnosticReport, DocumentReference 리소스를 검색할 때 관련성에 따라 검색 결과를 정렬할 수 있습니다. 자세한 내용은 의료 검색 결과 정렬을 참조하세요.

1. 자연어로 검색어를 게시합니다.

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
     -d '{
           "query": "QUERY",
           "filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
           "contentSearchSpec": {
             "snippetSpec": {
               "returnSnippet": true
             },
             "summarySpec": {
               "summaryResultCount": 1,
               "includeCitations": true,
               "modelSpec": {
                 "version": "MODEL_VERSION"
               }
             }
           },
           "naturalLanguageQueryUnderstandingSpec": {
             "filterExtractionCondition": "ENABLED"
           }
         }'
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
   • APP_ID: 쿼리할 Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
   • QUERY: 'nsaids', '환자의 지질 실험 결과는 무엇인가요?', '최근 A1C 결과는 무엇인가요?'와 같은 자연어로 된 검색어입니다. 검색어에 아포스트로피(')가 포함된 경우 아포스트로피를 아포스트로피의 숫자 문자 참조(')로 바꿔야 합니다.
   • PATIENT_ID: 데이터를 검색하려는 환자의 리소스 ID입니다.
   • MODEL_VERSION: 답변을 생성하는 데 사용할 모델 버전입니다.

   응답

   다음 잘린 응답과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 summary 객체의 다음 필드와 함께 시간 역순으로 나열된 항목별 검색 결과가 포함됩니다.

   • summaryText: 생성된 답변 요약이 포함됩니다.
   • summaryWithMetadata: 인용과 함께 생성된 답변 요약이 포함됩니다. 이 필드는 인용이 있는 경우에만 표시됩니다. 생성된 답변 중 일부에만 인용이 포함됩니다. summaryWithMetadata 필드를 사용할 수 있으면 summaryText 필드 대신 summaryWithMetadata 필드를 사용하는 것이 좋습니다.
   • citations.sources.referenceIndex: 응답에서 인용된 문서의 참조 색인이 포함됩니다. 이는 references 필드에서 문서의 전체 리소스 이름을 찾는 데 유용합니다.

   {
     "results": [
       {
         "id": "DOCUMENT_ID",
         "document": {
           "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
           "id": "DOCUMENT_ID",
           "structData": {
             ...
             "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
             "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
             "patient_id": "PATIENT_ID",
             "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
           },
           "derivedStructData": {
             "snippets": [
               {
                 "snippet": "SNIPPET_TEXT",
                 "snippet_status": "SUCCESS"
               }
             ]
           }
         }
       }
     ],
     "summary": {
       "summaryText": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
       "summaryWithMetadata": {
         "summary": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
         "citationMetadata": {
           "citations": [
             {
               "sources": [
                 {
                   "id": "DOCUMENT_ID",
                   "referenceIndex": "REFERENCE_INDEX_FROM_SUMMARY_METADATA"
                 }
               ]
             }
          ]
         },
         "references": [
           {
             "document": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID"
           },
           ...
         ]
       },
     }
   ...
   }