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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 Nutzer in den USA und im Vereinigten Königreich)
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:

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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.

Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

Example: Linux or macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

For example:

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

Example: Windows

For PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

For example:

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

For command prompt:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

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

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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.

Example: Linux or macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

For example:

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

Example: Windows

For PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

For example:

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

For command prompt:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

Enable the Cloud Healthcare API.
Enable the API

Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
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.

Weitere Informationen zum Einbeziehen des lizenzierten SNOMED CT-Vokabulars in Ihre Entitätserwähnungen finden Sie unter Mit lizenziertem Vokabular.

Wenn Sie mit der Healthcare Natural Language API medizinische Informationen aus medizinischem Text extrahieren möchten, stellen Sie eine POST-Anfrage und geben Sie den Zieltext im Feld documentContent an. Die maximale Größe des medizinischen Textes beträgt 20.000 Unicode-Zeichen.

In den folgenden Beispielen wird veranschaulicht, wie mit der Methode analyzeEntities medizinische Informationen aus dem medizinischen Text „Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes“ (Insulin-Schema mit 5 Einheiten wird bei Diabetes verabreicht) extrahiert 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 unter Merkmale der Healthcare Natural Language API.

Die folgende Antwort identifiziert Therapeutic 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 einbeziehen

Standardmäßig enthalten Antworten der Healthcare Natural Language API die unterstützten medizinischen Vokabeln.

Sie können das Vokabular Klinische SNOMED-Begriffe, US-Version (SNOMEDCT_US) in die Antwort aufnehmen, 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 Sie das SNOMED CT-Vokabular nicht benötigen, gelten keine dieser Einschränkungen.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie das lizenzierte SNOMED CT-Vokabular in das LicensedVocabularies-Objekt aufnehmen, um medizinische Informationen aus dem medizinischen Text „Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes“ zu extrahieren.

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

Ist die Anfrage erfolgreich, enthält die Antwort Wortschatzcodes aus den lizenzierten Wortschätzen SNOMEDCT_US und ICD10CM. Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Die angeforderten Codes für lizenzierte Vokabeln sind fett formatiert:

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 ihnen FHIR R4-Ressourcen und -Elemente zuordnen. Das resultierende FHIR R4-Bundle enthält alle Entitäten, Entitätserwähnungen und Beziehungen im JSON-Format. So ordnet die Healthcare Natural Language API beispielsweise die Basisentität PROBLEM der FHIR-R4-Ressource Condition und die Entität PROBLEM.ANATOMICAL_STRUCTURE dem FHIR-Element Condition.bodySite zu. Eine Liste anderer Zuordnungen finden Sie unter Healthcare Natural Language API-Ausgabe als FHIR-Bundle.

In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie Sie medizinische Informationen aus dem medizinischen Text „Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.“ in einem FHIR R4-Bundle extrahieren. Weitere Informationen finden Sie im Hilfeartikel zum AlternativeOutputFormat-Objekt.

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:

Die erkannten Entitätserwähnungen mit den Entitäten und ihren Beziehungen in einem Format, das der Ausgabe in Entitäten, Beziehungen und Kontextattribute extrahieren ähnelt.
Ein fhirBundle-Schlüssel mit einer FHIR-Bundle-Ressource im Stringformat. Das FHIR-Bundle enthält alle Entitäten, Entitätserwähnungen und Beziehungen im 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"
      ]
    },
    {
      "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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