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Usa la API de Healthcare Natural Language

En esta página, se explica cómo habilitar la API de��Healthcare Natural Language, configurar los permisos y llamar al método analyzeEntities para extraer estadísticas médicas a partir de texto médico.

Descripción general

La API de Healthcare Natural Language proporciona soluciones de aprendizaje automático para obtener estadísticas a partir de texto médico. La API de Healthcare Natural Language forma parte de la API de Cloud Healthcare. Para obtener una descripción general de la API de Healthcare Natural Language, consulta la documentación conceptual de la API de Healthcare Natural Language.

La API de Healthcare Natural Language analiza texto médico no estructurado, como registros médicos o reclamos de seguros. Luego, genera una representación de datos estructurados de las entidades de conocimiento médico almacenadas en estas fuentes de datos para el análisis y la automatización posteriores. Por ejemplo, puede hacer lo siguiente:

Extrae información sobre conceptos médicos, como enfermedades, medicamentos, dispositivos médicos, procedimientos y sus atributos clínicos relevantes.
Asigna conceptos médicos a vocabularios estándar como RxNorm, ICD-10, MeSH y SNOMED CT (solo usuarios de EE.UU.)
Obtén estadísticas médicas a partir de texto y, luego, intégralas a productos de análisis de datos en Google Cloud

Ubicaciones disponibles

La API de Healthcare Natural Language está disponible en las siguientes ubicaciones:

Nombre de la ubicación	Descripción de la ubicación
`asia-south1`	Bombay, India
`australia-southeast1`	Sídney, Australia
`europe-west2`	Londres, Reino Unido
`europe-west4`	Países Bajos
`northamerica-northeast1`	Montreal, Canadá
`us-central1`	Iowa, EE.UU.

Habilita la API de Healthcare Natural Language

Antes de comenzar a usar la API de Healthcare de Natural Language, debes habilitarla para tu proyecto de Google Cloud. Puedes usar la API de Healthcare Natural Language sin habilitar ni usar las funciones de la API de Cloud Healthcare.

Para habilitar la API, completa los siguientes pasos:

Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

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

Go to project selector

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

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

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

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
```

Configura los permisos

Para usar las funciones de esta guía, debes tener el permiso healthcare.nlpservice.analyzeEntities, que se incluye en la función healthcare.nlpServiceViewer.

Para asignar esta función, ejecuta el comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID \
    --role roles/healthcare.nlpServiceViewer

Extrae entidades, relaciones y atributos contextuales

La API de Healthcare Natural Language usa modelos contextuales para extraer entidades médicas, relaciones y atributos contextuales. Cada entidad de texto se extrae a una entrada de diccionario médico. Para extraer este nivel de estadísticas médicas a partir de texto médico, usa el método projects.locations.services.nlp.analyzeEntities.

Para incluir el vocabulario con licencia de SNOMED CT en las menciones de tu entidad, haz lo siguiente: consulta Cómo incluir vocabularios con licencia.

Para extraer estadísticas médicas a partir de textos médicos con la API de Healthcare Natural Language, haz una solicitud POST y especifica el texto de destino en el documentContent . El tamaño máximo del texto médico es de 20,000 caracteres Unicode.

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo usar el método analyzeEntities para extraer información médica del texto médico “El régimen de insulina 5 unidades IV será para la diabetes”.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
LOCATION: La ubicación del conjunto de datos

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}
EOF

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes."
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Si la solicitud es exitosa, la respuesta incluirá la siguiente información:

Entidades de conocimiento médico reconocidas
Características funcionales
Relaciones entre las entidades reconocidas
Atributos contextuales
Asignaciones de las entidades de conocimiento médico a terminologías estándares

Para obtener una lista de los tipos de entidades, atributos y relaciones admitidos, consulta la Funciones de la API de Healthcare Natural Language.

La siguiente respuesta identifica la insulina terapéutica, la entidad que tiene el código C581 en el sistema de terminología de NCI, como el medicamento. La respuesta también incluye la puntuación de confianza asignada a la respuesta. Para obtener más información sobre los campos de respuesta, consulta la documentación de analyzeEntities.

Respuesta

{
  "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
    }
  ]
}

Incluir vocabularios con licencia

De forma predeterminada, las respuestas de la API de Healthcare Natural Language incluyen lo siguiente: vocabularios médicos compatibles.

Puedes incluir el Condiciones clínicas de SNOMED, versión para EE.UU. (SNOMEDCT_US) vocabulario en la respuesta si tu solicitud cumple con los siguientes requisitos:

La solicitud a la API se origina en EE.UU.
El campo licensedVocabularies en el cuerpo de la solicitud tiene el valor SNOMEDCT_US.

Si no necesitas el vocabulario de SNOMED, ninguno de estos se aplican restricciones.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo incluir el vocabulario con licencia de SNOMED CT en el LicensedVocabularies objeto para extraer información médica del texto médico “El régimen de insulina 5 unidades IV será para la diabetes”.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
LOCATION: La ubicación del conjunto de datos

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}
EOF

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "licensedVocabularies": [
    "SNOMEDCT_US",
    "ICD10CM"
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Si la solicitud es exitosa, la respuesta incluirá códigos de vocabulario del Vocabularios con licencia SNOMEDCT_US y ICD10CM. El resultado es el siguiente, y los códigos de vocabulario con licencia solicitados están en negrita:

Respuesta

{
  "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
    }
  ]
}

Extrae el resultado como un paquete de FHIR R4

Puedes extraer entidades de textos y asignarlas a recursos de FHIR R4 o de terceros. El paquete FHIR R4 resultante incluye todas las entidades, las menciones de entidades, y relaciones en formato JSON. Por ejemplo, el La API de Healthcare Natural Language asigna la entidad base PROBLEM al FHIR Condition recurso R4 y la entidad PROBLEM.ANATOMICAL_STRUCTURE al Condition.bodySite elemento de FHIR. Para obtener una lista de otras asignaciones, consulta Resultado de la API de Healthcare Natural Language como paquete de FHIR.

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo extraer información médica del texto médico “El régimen de insulina 5 unidades IV será para la diabetes". en un paquete de FHIR R4. Para obtener más información, consulta AlternativeOutputFormat .

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
LOCATION: La ubicación del conjunto de datos

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}
EOF

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
  "documentContent": "Insulin regimen 5 units IV will be administered for diabetes.",
  "alternativeOutputFormat": "FHIR_BUNDLE"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Si la solicitud es exitosa, la respuesta contendrá un objeto JSON con las siguientes entradas:

La entidad reconocida menciona con las entidades y sus relaciones en un formato similar al resultado en Extrae entidades, relaciones y atributos contextuales.
Una clave fhirBundle que contiene un recurso de paquete de FHIR con formato de cadena. El paquete de FHIR incluye todas las entidades, las menciones de entidades y las relaciones de JSON.

Respuesta

{
  "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
    }
  ],
  "fhirBundle": "{\n    \"entry\": [\n      {\n        \"fullUrl\": \"urn:uuid:7e6e2323-f9e3-4241-bb84-1a8ff997ef99\",\n        \"request\": {\n          \"method\": \"POST\",\n          \"url\": \"Condition\"\n        },\n        \"resource\": {\n          \"category\": [\n            {\n              \"coding\": [\n                {\n                  \"code\": \"problem-list-item\",\n                  \"display\": \"Problem List Item\",\n                  \"system\": \"http://terminology.hl7.org/CodeSystem/condition-category\"\n                }\n              ]\n            }\n          ],\n          \"clinicalStatus\": {\n            \"coding\": [\n              {\n                \"code\": \"active\",\n                \"system\": \"http://terminology.hl7.org/CodeSystem/condition-clinical\"\n              }\n            ]\n          },\n          \"evidence\": [\n            {\n              \"code\": [\n                {\n                  \"coding\": [\n                    {\n   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