Rövid útmutató: A Text Analytics használata állapot-ügyfélkódtárhoz és REST API-hoz
Ez a cikk a Text Analytics állapotelemzési rövid útmutatóit tartalmazza, amelyek segítenek a támogatott ügyfélkódtárak, a C#, a Java, a NodeJS és a Python, valamint a REST API használatához.
Tipp.
A Language Studio használatával kódírás nélkül is kipróbálhatja a Language Service szolgáltatásait.
Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (NuGet) | Kódtár forráskódja
Ebben a rövid útmutatóban létrehozhat egy Állapotelemzési alkalmazást a .NET ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy C#-alkalmazást fog létrehozni, amely képes azonosítani a szövegben megjelenő orvosi entitásokat, kapcsolatokat és állításokat .
Előfeltételek
- Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
- A Visual Studio IDE
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége lesz a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (
Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást (5000 szöveges rekordot biztosít – egyenként 1000 karaktert), és később frissíthet a tarifacsomagra élesStandard Skörnyezetben. A tarifacsomaggalStandard Sis kezdhet, és a díj felszámítása előtt ugyanazt a kezdeti kvótát kapja ingyenesen (5000 szöveges rekord). A díjszabással kapcsolatos további információkért látogasson el a Language Service díjszabására.
Beállítás
Környezeti változók létrehozása
Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.
Tipp.
Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.
A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
LANGUAGE_KEYkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-keyaz erőforrás egyik kulcsára. - A
LANGUAGE_ENDPOINTkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-endpointaz erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Feljegyzés
Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.
Egy új .NET Core-alkalmazás létrehozása
A Visual Studio IDE használatával hozzon létre egy új .NET Core-konzolalkalmazást. Ez létrehoz egy „Hello World!” projektet egy program.cs nevű C#-forráskódfájllal.
Az ügyfélkódtár telepítéséhez először kattintson a Megoldáskezelőben a megoldáson a jobb gombbal, és válassza a NuGet-csomagok kezelése pontot. A megnyíló csomagkezelőben válassza a Tallózás lehetőséget , és keressen rá Azure.AI.TextAnalytics. Válassza ki az 5.2.0 verziót, majd a Telepítés parancsot. Használhatja a Csomagkezelő konzolját is.
Mintakód
Másolja a következő kódot a program.cs fájlba. Most futtassa a kódot.
Fontos
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.
Fontos
Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.
using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
namespace Example
{
class Program
{
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
private static readonly AzureKeyCredential credentials = new (Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY"));
private static readonly Uri endpoint = new (Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT"));
// Example method for extracting information from healthcare-related text
static async Task healthExample(TextAnalyticsClient client)
{
string document = "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily.";
List<string> batchInput = new List<string>()
{
document
};
AnalyzeHealthcareEntitiesOperation healthOperation = await client.StartAnalyzeHealthcareEntitiesAsync(batchInput);
await healthOperation.WaitForCompletionAsync();
await foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection documentsInPage in healthOperation.Value)
{
Console.WriteLine($"Results of Azure Text Analytics for health async model, version: \"{documentsInPage.ModelVersion}\"");
Console.WriteLine("");
foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResult entitiesInDoc in documentsInPage)
{
if (!entitiesInDoc.HasError)
{
foreach (var entity in entitiesInDoc.Entities)
{
// view recognized healthcare entities
Console.WriteLine($" Entity: {entity.Text}");
Console.WriteLine($" Category: {entity.Category}");
Console.WriteLine($" Offset: {entity.Offset}");
Console.WriteLine($" Length: {entity.Length}");
Console.WriteLine($" NormalizedText: {entity.NormalizedText}");
}
Console.WriteLine($" Found {entitiesInDoc.EntityRelations.Count} relations in the current document:");
Console.WriteLine("");
// view recognized healthcare relations
foreach (HealthcareEntityRelation relations in entitiesInDoc.EntityRelations)
{
Console.WriteLine($" Relation: {relations.RelationType}");
Console.WriteLine($" For this relation there are {relations.Roles.Count} roles");
// view relation roles
foreach (HealthcareEntityRelationRole role in relations.Roles)
{
Console.WriteLine($" Role Name: {role.Name}");
Console.WriteLine($" Associated Entity Text: {role.Entity.Text}");
Console.WriteLine($" Associated Entity Category: {role.Entity.Category}");
Console.WriteLine("");
}
Console.WriteLine("");
}
}
else
{
Console.WriteLine(" Error!");
Console.WriteLine($" Document error code: {entitiesInDoc.Error.ErrorCode}.");
Console.WriteLine($" Message: {entitiesInDoc.Error.Message}");
}
Console.WriteLine("");
}
}
}
static async Task Main(string[] args)
{
var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
await healthExample(client);
}
}
}
Hozam
Results of Azure Text Analytics for health async model, version: "2022-03-01"
Entity: 100mg
Category: Dosage
Offset: 11
Length: 5
NormalizedText:
Entity: ibuprofen
Category: MedicationName
Offset: 17
Length: 9
NormalizedText: ibuprofen
Entity: twice daily
Category: Frequency
Offset: 34
Length: 11
NormalizedText:
Found 2 relations in the current document:
Relation: DosageOfMedication
For this relation there are 2 roles
Role Name: Dosage
Associated Entity Text: 100mg
Associated Entity Category: Dosage
Role Name: Medication
Associated Entity Text: ibuprofen
Associated Entity Category: MedicationName
Relation: FrequencyOfMedication
For this relation there are 2 roles
Role Name: Medication
Associated Entity Text: ibuprofen
Associated Entity Category: MedicationName
Role Name: Frequency
Associated Entity Text: twice daily
Associated Entity Category: Frequency
Tipp.
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) strukturálása előzetes verzióban érhető el a Language REST API használatával. Az ügyfélkódtárak jelenleg nem támogatottak. További információ az FHIR-strukturálás API-hívásban való használatáról.
Referenciadokumentáció | További minták | csomag (Maven) | Kódtár forráskódja
Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Állapotelemzési text Analytics-alkalmazást a Java ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy Java-alkalmazást fog létrehozni, amely képes azonosítani a szövegben megjelenő orvosi entitásokat, kapcsolatokat és állításokat .
Előfeltételek
- Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
- A Java fejlesztői készlet (JDK) 8-as vagy újabb verziója
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége lesz a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (
Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást (5000 szöveges rekordot biztosít – egyenként 1000 karaktert), és később frissíthet a tarifacsomagra élesStandard Skörnyezetben. A tarifacsomaggalStandard Sis kezdhet, és a díj felszámítása előtt ugyanazt a kezdeti kvótát kapja ingyenesen (5000 szöveges rekord). A díjszabással kapcsolatos további információkért látogasson el a Language Service díjszabására.
Beállítás
Környezeti változók létrehozása
Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.
Tipp.
Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.
A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
LANGUAGE_KEYkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-keyaz erőforrás egyik kulcsára. - A
LANGUAGE_ENDPOINTkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-endpointaz erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Feljegyzés
Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.
Az ügyfélkódtár hozzáadása
Hozzon létre egy Maven-projektet egy szabadon választott IDE- vagy fejlesztői környezetben. Ezután adja hozzá a következő függőséget a projekt pom.xml fájljához. Az egyéb buildelőeszközök implementációs szintaxisát megtalálja az interneten.
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
<version>5.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
Mintakód
Hozzon létre egy EntityLinking.java nevű Java-fájlt. Nyissa meg a fájlt, és másolja az alábbi kódot. Most futtassa a kódot.
Fontos
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.
Fontos
Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import com.azure.core.util.Context;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;
import com.azure.ai.textanalytics.util.*;
public class Example {
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
private static String KEY = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
private static String ENDPOINT = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");
public static void main(String[] args) {
TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
healthExample(client);
}
// Method to authenticate the client object with your key and endpoint
static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
return new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential(key))
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
}
// Example method for extracting information from healthcare-related text
static void healthExample(TextAnalyticsClient client){
List<TextDocumentInput> documents = Arrays.asList(
new TextDocumentInput("0",
"Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily."));
AnalyzeHealthcareEntitiesOptions options = new AnalyzeHealthcareEntitiesOptions().setIncludeStatistics(true);
SyncPoller<AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail, AnalyzeHealthcareEntitiesPagedIterable>
syncPoller = client.beginAnalyzeHealthcareEntities(documents, options, Context.NONE);
System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());
syncPoller.waitForCompletion();
// Task operation statistics
AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail operationResult = syncPoller.poll().getValue();
System.out.printf("Operation created time: %s, expiration time: %s.%n",
operationResult.getCreatedAt(), operationResult.getExpiresAt());
System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());
for (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection resultCollection : syncPoller.getFinalResult()) {
// Model version
System.out.printf(
"Results of Azure Text Analytics for health entities\" Model, version: %s%n",
resultCollection.getModelVersion());
for (AnalyzeHealthcareEntitiesResult healthcareEntitiesResult : resultCollection) {
System.out.println("Document ID = " + healthcareEntitiesResult.getId());
System.out.println("Document entities: ");
// Recognized healthcare entities
for (HealthcareEntity entity : healthcareEntitiesResult.getEntities()) {
System.out.printf(
"\tText: %s, normalized name: %s, category: %s, subcategory: %s, confidence score: %f.%n",
entity.getText(), entity.getNormalizedText(), entity.getCategory(),
entity.getSubcategory(), entity.getConfidenceScore());
}
// Recognized healthcare entity relation groups
for (HealthcareEntityRelation entityRelation : healthcareEntitiesResult.getEntityRelations()) {
System.out.printf("Relation type: %s.%n", entityRelation.getRelationType());
for (HealthcareEntityRelationRole role : entityRelation.getRoles()) {
HealthcareEntity entity = role.getEntity();
System.out.printf("\tEntity text: %s, category: %s, role: %s.%n",
entity.getText(), entity.getCategory(), role.getName());
}
}
}
}
}
}
Hozam
Poller status: IN_PROGRESS.
Operation created time: 2022-09-15T19:06:11Z, expiration time: 2022-09-16T19:06:11Z.
Poller status: SUCCESSFULLY_COMPLETED.
Results of Azure Text Analytics for health entities" Model, version: 2022-03-01
Document ID = 0
Document entities:
Text: 100mg, normalized name: null, category: Dosage, subcategory: null, confidence score: 0.980000.
Text: ibuprofen, normalized name: ibuprofen, category: MedicationName, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
Text: twice daily, normalized name: null, category: Frequency, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
Relation type: DosageOfMedication.
Entity text: 100mg, category: Dosage, role: Dosage.
Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
Relation type: FrequencyOfMedication.
Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
Entity text: twice daily, category: Frequency, role: Frequency.
Tipp.
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) strukturálása előzetes verzióban érhető el a Language REST API használatával. Az ügyfélkódtárak jelenleg nem támogatottak. További információ az FHIR-strukturálás API-hívásban való használatáról.
Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (npm) | Kódtár forráskódja
Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Text Analytics-alkalmazást az Node.js ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy JavaScript-alkalmazást fog létrehozni, amely képes azonosítani a szövegben megjelenő orvosi entitásokat, kapcsolatokat és állításokat .
Előfeltételek
- Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
- Node.js v14 LTS vagy újabb verzió
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége lesz a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (
Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást (5000 szöveges rekordot biztosít – egyenként 1000 karaktert), és később frissíthet a tarifacsomagra élesStandard Skörnyezetben. A tarifacsomaggalStandard Sis kezdhet, és a díj felszámítása előtt ugyanazt a kezdeti kvótát kapja ingyenesen (5000 szöveges rekord). A díjszabással kapcsolatos további információkért látogasson el a Language Service díjszabására.
Beállítás
Környezeti változók létrehozása
Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.
Tipp.
Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.
A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
LANGUAGE_KEYkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-keyaz erőforrás egyik kulcsára. - A
LANGUAGE_ENDPOINTkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-endpointaz erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Feljegyzés
Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.
Új Node.js-alkalmazás létrehozása
Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.
mkdir myapp
cd myapp
Futtassa az npm init parancsot egy Node-alkalmazás package.json fájllal való létrehozásához.
npm init
Telepítse az ügyfélkódtárat
Telepítse az npm-csomagot:
npm install @azure/ai-language-text
Mintakód
Nyissa meg a fájlt, és másolja az alábbi kódot. Most futtassa a kódot.
Fontos
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.
Fontos
Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.
"use strict";
const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
const documents = ["Patient does not suffer from high blood pressure."];
async function main() {
console.log("== Text analytics for health sample ==");
const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
const actions = [
{
kind: "Healthcare",
},
];
const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
poller.onProgress(() => {
console.log(
`Last time the operation was updated was on: ${poller.getOperationState().modifiedOn}`
);
});
console.log(`The operation was created on ${poller.getOperationState().createdOn}`);
console.log(`The operation results will expire on ${poller.getOperationState().expiresOn}`);
const results = await poller.pollUntilDone();
for await (const actionResult of results) {
if (actionResult.kind !== "Healthcare") {
throw new Error(`Expected a healthcare results but got: ${actionResult.kind}`);
}
if (actionResult.error) {
const { code, message } = actionResult.error;
throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
}
for (const result of actionResult.results) {
console.log(`- Document ${result.id}`);
if (result.error) {
const { code, message } = result.error;
throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
}
console.log("\tRecognized Entities:");
for (const entity of result.entities) {
console.log(`\t- Entity "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
if (entity.dataSources.length > 0) {
console.log("\t and it can be referenced in the following data sources:");
for (const ds of entity.dataSources) {
console.log(`\t\t- ${ds.name} with Entity ID: ${ds.entityId}`);
}
}
}
if (result.entityRelations.length > 0) {
console.log(`\tRecognized relations between entities:`);
for (const relation of result.entityRelations) {
console.log(
`\t\t- Relation of type ${relation.relationType} found between the following entities:`
);
for (const role of relation.roles) {
console.log(`\t\t\t- "${role.entity.text}" with the role ${role.name}`);
}
}
}
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
Hozam
== Text analytics for health sample ==
The operation was created on Mon Feb 13 2023 13:12:10 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
The operation results will expire on Tue Feb 14 2023 13:12:10 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
Last time the operation was updated was on: Mon Feb 13 2023 13:12:10 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
- Document 0
Recognized Entities:
- Entity "high blood pressure" of type SymptomOrSign
and it can be referenced in the following data sources:
- UMLS with Entity ID: C0020538
- AOD with Entity ID: 0000023317
- BI with Entity ID: BI00001
- CCPSS with Entity ID: 1017493
- CCS with Entity ID: 7.1
- CHV with Entity ID: 0000015800
- COSTAR with Entity ID: 397
- CSP with Entity ID: 0571-5243
- CST with Entity ID: HYPERTENS
- DXP with Entity ID: U002034
- HPO with Entity ID: HP:0000822
- ICD10 with Entity ID: I10-I15.9
- ICD10AM with Entity ID: I10-I15.9
- ICD10CM with Entity ID: I10
- ICD9CM with Entity ID: 997.91
- ICPC2ICD10ENG with Entity ID: MTHU035456
- ICPC2P with Entity ID: K85004
- LCH with Entity ID: U002317
- LCH_NW with Entity ID: sh85063723
- LNC with Entity ID: LA14293-7
- MDR with Entity ID: 10020772
- MEDCIN with Entity ID: 33288
- MEDLINEPLUS with Entity ID: 34
- MSH with Entity ID: D006973
- MTH with Entity ID: 005
- MTHICD9 with Entity ID: 997.91
- NANDA-I with Entity ID: 00905
- NCI with Entity ID: C3117
- NCI_CPTAC with Entity ID: C3117
- NCI_CTCAE with Entity ID: E13785
- NCI_CTRP with Entity ID: C3117
- NCI_FDA with Entity ID: 1908
- NCI_GDC with Entity ID: C3117
- NCI_NCI-GLOSS with Entity ID: CDR0000458091
- NCI_NICHD with Entity ID: C3117
- NCI_caDSR with Entity ID: C3117
- NOC with Entity ID: 060808
- OMIM with Entity ID: MTHU002068
- PCDS with Entity ID: PRB_11000.06
- PDQ with Entity ID: CDR0000686951
- PSY with Entity ID: 23830
- RCD with Entity ID: XE0Ub
- SNM with Entity ID: F-70700
- SNMI with Entity ID: D3-02000
- SNOMEDCT_US with Entity ID: 38341003
- WHO with Entity ID: 0210
Tipp.
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) strukturálása előzetes verzióban érhető el a Language REST API használatával. Az ügyfélkódtárak jelenleg nem támogatottak. További információ az FHIR-strukturálás API-hívásban való használatáról.
Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (PyPi) | Kódtár forráskódja
Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Állapotelemzési text Analytics-alkalmazást a Python ügyfélkódtárával. A következő példában létrehoz egy Python-alkalmazást, amely képes azonosítani a szövegben megjelenő orvosi entitásokat, kapcsolatokat és állításokat .
Előfeltételek
- Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
- Python 3.8 vagy újabb
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége lesz a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (
Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást (5000 szöveges rekordot biztosít – egyenként 1000 karaktert), és később frissíthet a tarifacsomagra élesStandard Skörnyezetben. A tarifacsomaggalStandard Sis kezdhet, és a díj felszámítása előtt ugyanazt a kezdeti kvótát kapja ingyenesen (5000 szöveges rekord). A díjszabással kapcsolatos további információkért látogasson el a Language Service díjszabására.
Beállítás
Környezeti változók létrehozása
Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.
Tipp.
Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.
A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
LANGUAGE_KEYkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-keyaz erőforrás egyik kulcsára. - A
LANGUAGE_ENDPOINTkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-endpointaz erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Feljegyzés
Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.
Telepítse az ügyfélkódtárat
A Python telepítése után az ügyfélkódtárat a következővel telepítheti:
pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Mintakód
Hozzon létre egy új Python-fájlt, és másolja az alábbi kódot. Most futtassa a kódot.
Fontos
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.
Fontos
Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.
# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
# Authenticate the client using your key and endpoint
def authenticate_client():
ta_credential = AzureKeyCredential(key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=endpoint,
credential=ta_credential)
return text_analytics_client
client = authenticate_client()
# Example function for extracting information from healthcare-related text
def health_example(client):
documents = [
"""
Patient needs to take 50 mg of ibuprofen.
"""
]
poller = client.begin_analyze_healthcare_entities(documents)
result = poller.result()
docs = [doc for doc in result if not doc.is_error]
for idx, doc in enumerate(docs):
for entity in doc.entities:
print("Entity: {}".format(entity.text))
print("...Normalized Text: {}".format(entity.normalized_text))
print("...Category: {}".format(entity.category))
print("...Subcategory: {}".format(entity.subcategory))
print("...Offset: {}".format(entity.offset))
print("...Confidence score: {}".format(entity.confidence_score))
for relation in doc.entity_relations:
print("Relation of type: {} has the following roles".format(relation.relation_type))
for role in relation.roles:
print("...Role '{}' with entity '{}'".format(role.name, role.entity.text))
print("------------------------------------------")
health_example(client)
Hozam
Entity: 50 mg
...Normalized Text: None
...Category: Dosage
...Subcategory: None
...Offset: 31
...Confidence score: 1.0
Entity: ibuprofen
...Normalized Text: ibuprofen
...Category: MedicationName
...Subcategory: None
...Offset: 40
...Confidence score: 1.0
Relation of type: DosageOfMedication has the following roles
...Role 'Dosage' with entity '50 mg'
...Role 'Medication' with entity 'ibuprofen'
Tipp.
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) strukturálása előzetes verzióban érhető el a Language REST API használatával. Az ügyfélkódtárak jelenleg nem támogatottak. További információ az FHIR-strukturálás API-hívásban való használatáról.
Ezzel a rövid útmutatóval nyelvfelismerési kéréseket küldhet a REST API használatával. Az alábbi példában a cURL használatával azonosítja a szövegben megjelenő orvosi entitásokat, kapcsolatokat és állításokat .
Előfeltételek
- A cURL aktuális verziója
- Azure-előfizetés – hozzon létre egyet ingyenesen
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége lesz a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (
Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást (5000 szöveges rekordot biztosít – egyenként 1000 karaktert), és később frissíthet a tarifacsomagra élesStandard Skörnyezetben. A tarifacsomaggalStandard Sis kezdhet, és a díj felszámítása előtt ugyanazt a kezdeti kvótát kapja ingyenesen (5000 szöveges rekord). A díjszabással kapcsolatos további információkért látogasson el a Language Service díjszabására.
Feljegyzés
- Az alábbi BASH-példák a sor folytatási karakterét
\használják. Ha a konzol vagy a terminál más vonal folytatási karaktert használ, használja ezt a karaktert. - Nyelvspecifikus mintákat a GitHubon találhat.
- Nyissa meg az Azure Portalt, és keresse meg az előfeltételekben létrehozott nyelvi erőforrás kulcsát és végpontját. Ezek az erőforrás kulcs- és végpontoldalán, az erőforrás-kezelés alatt fognak elhelyezkedni. Ezután cserélje le az alábbi kód sztringeit a kulcsra és a végpontra. Az API meghívásához a következő információkra van szüksége:
Beállítás
Környezeti változók létrehozása
Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.
Tipp.
Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.
A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
LANGUAGE_KEYkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-keyaz erőforrás egyik kulcsára. - A
LANGUAGE_ENDPOINTkörnyezeti változó beállításához cserélje leyour-endpointaz erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Feljegyzés
Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.
| paraméter | Leírás |
|---|---|
-X POST <endpoint> |
Megadja a végpontot az API eléréséhez. |
-H Content-Type: application/json |
A JSON-adatok küldéséhez használt tartalomtípus. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
Megadja az API eléréséhez szükséges kulcsot. |
-d <documents> |
A elküldeni kívánt dokumentumokat tartalmazó JSON. |
A következő cURL-parancsok bash-rendszerhéjból lesznek végrehajtva. Szerkessze ezeket a parancsokat saját erőforrásnevével, erőforráskulcsával és JSON-értékeivel.
Egészségügyi Text Analytics
- Másolja a parancsot egy szövegszerkesztőbe.
- Szükség esetén végezze el a következő módosításokat a parancsban:
- Cserélje le az értéket
<your-language-resource-key>a kulcsra. - Cserélje le a kérelem URL-címének
<your-language-resource-endpoint>első részét a végpont URL-címére.
- Cserélje le az értéket
- Nyisson meg egy parancsablakot.
- Illessze be a szövegszerkesztőből a parancsot, majd futtassa.
curl -i -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/analyze-text/jobs?api-version=2022-05-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d '{"analysisInput":{"documents": [{"text": "The doctor prescried 200mg Ibuprofen.","language": "en","id": "1"}]},"tasks":[{"taskId": "analyze 1","kind": "Healthcare","parameters": {"fhirVersion": "4.0.1"}}]}'
operation-location A válasz fejlécének lekérése. Az érték a következő URL-címhez hasonlóan fog kinézni:
https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview
A kérés eredményeinek lekéréséhez használja a következő cURL-parancsot. Mindenképpen cserélje le {JOB-ID} az előző operation-location válaszfejléctől kapott numerikus azonosítót:
curl -X GET $LANGUAGE_ENDPOINT/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY"
JSON-válasz
{
"jobId": "{JOB-ID}",
"lastUpdatedDateTime": "2022-06-27T22:04:39Z",
"createdDateTime": "2022-06-27T22:04:38Z",
"expirationDateTime": "2022-06-28T22:04:38Z",
"status": "succeeded",
"errors": [],
"tasks": {
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"items": [
{
"kind": "HealthcareLROResults",
"lastUpdateDateTime": "2022-06-27T22:04:39.7086762Z",
"status": "succeeded",
"results": {
"documents": [
{
"id": "1",
"entities": [
{
"offset": 4,
"length": 6,
"text": "doctor",
"category": "HealthcareProfession",
"confidenceScore": 0.76
},
{
"offset": 21,
"length": 5,
"text": "200mg",
"category": "Dosage",
"confidenceScore": 0.99
},
{
"offset": 27,
"length": 9,
"text": "Ibuprofen",
"category": "MedicationName",
"confidenceScore": 1.0,
"name": "ibuprofen",
"links": [
{
"dataSource": "UMLS",
"id": "C0020740"
},
{
"dataSource": "AOD",
"id": "0000019879"
},
{
"dataSource": "ATC",
"id": "M01AE01"
},
{
"dataSource": "CCPSS",
"id": "0046165"
},
{
"dataSource": "CHV",
"id": "0000006519"
},
{
"dataSource": "CSP",
"id": "2270-2077"
},
{
"dataSource": "DRUGBANK",
"id": "DB01050"
},
{
"dataSource": "GS",
"id": "1611"
},
{
"dataSource": "LCH_NW",
"id": "sh97005926"
},
{
"dataSource": "LNC",
"id": "LP16165-0"
},
{
"dataSource": "MEDCIN",
"id": "40458"
},
{
"dataSource": "MMSL",
"id": "d00015"
},
{
"dataSource": "MSH",
"id": "D007052"
},
{
"dataSource": "MTHSPL",
"id": "WK2XYI10QM"
},
{
"dataSource": "NCI",
"id": "C561"
},
{
"dataSource": "NCI_CTRP",
"id": "C561"
},
{
"dataSource": "NCI_DCP",
"id": "00803"
},
{
"dataSource": "NCI_DTP",
"id": "NSC0256857"
},
{
"dataSource": "NCI_FDA",
"id": "WK2XYI10QM"
},
{
"dataSource": "NCI_NCI-GLOSS",
"id": "CDR0000613511"
},
{
"dataSource": "NDDF",
"id": "002377"
},
{
"dataSource": "PDQ",
"id": "CDR0000040475"
},
{
"dataSource": "RCD",
"id": "x02MO"
},
{
"dataSource": "RXNORM",
"id": "5640"
},
{
"dataSource": "SNM",
"id": "E-7772"
},
{
"dataSource": "SNMI",
"id": "C-603C0"
},
{
"dataSource": "SNOMEDCT_US",
"id": "387207008"
},
{
"dataSource": "USP",
"id": "m39860"
},
{
"dataSource": "USPMG",
"id": "MTHU000060"
},
{
"dataSource": "VANDF",
"id": "4017840"
}
]
}
],
"relations": [
{
"relationType": "DosageOfMedication",
"entities": [
{
"ref": "#/results/documents/0/entities/1",
"role": "Dosage"
},
{
"ref": "#/results/documents/0/entities/2",
"role": "Medication"
}
]
}
],
"warnings": [],
"fhirBundle": {
"resourceType": "Bundle",
"id": "95d61191-402a-48c6-9657-a1e4efbda877",
"meta": {
"profile": [
"http://hl7.org/fhir/4.0.1/StructureDefinition/Bundle"
]
},
"identifier": {
"system": "urn:ietf:rfc:3986",
"value": "urn:uuid:95d61191-402a-48c6-9657-a1e4efbda877"
},
"type": "document",
"entry": [
{
"fullUrl": "Composition/34b666d3-45e7-474d-a398-d3b0329541ad",
"resource": {
"resourceType": "Composition",
"id": "34b666d3-45e7-474d-a398-d3b0329541ad",
"status": "final",
"type": {
"coding": [
{
"system": "http://loinc.org",
"code": "11526-1",
"display": "Pathology study"
}
],
"text": "Pathology study"
},
"subject": {
"reference": "Patient/68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"type": "Patient"
},
"encounter": {
"reference": "Encounter/90c75fea-4526-4e94-82f8-8df3bc983a14",
"type": "Encounter",
"display": "unknown"
},
"date": "2022-06-27",
"author": [
{
"reference": "Practitioner/a8ef1526-d4ce-41df-96df-e9d03428c840",
"type": "Practitioner",
"display": "Unknown"
}
],
"title": "Pathology study",
"section": [
{
"title": "General",
"code": {
"coding": [
{
"system": "",
"display": "Unrecognized Section"
}
],
"text": "General"
},
"text": {
"div": "<div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<h1>General</h1>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<p>The doctor prescried 200mg Ibuprofen.</p>\r\n\t\t\t\t\t</div>"
},
"entry": [
{
"reference": "List/c8ca6757-1d7c-4c49-94e9-ef5263cb943c",
"type": "List",
"display": "General"
}
]
}
]
}
},
{
"fullUrl": "Practitioner/a8ef1526-d4ce-41df-96df-e9d03428c840",
"resource": {
"resourceType": "Practitioner",
"id": "a8ef1526-d4ce-41df-96df-e9d03428c840",
"extension": [
{
"extension": [
{
"url": "offset",
"valueInteger": -1
},
{
"url": "length",
"valueInteger": 7
}
],
"url": "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/derivation-reference"
}
],
"name": [
{
"text": "Unknown",
"family": "Unknown"
}
]
}
},
{
"fullUrl": "Patient/68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"resource": {
"resourceType": "Patient",
"id": "68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"gender": "unknown"
}
},
{
"fullUrl": "Encounter/90c75fea-4526-4e94-82f8-8df3bc983a14",
"resource": {
"resourceType": "Encounter",
"id": "90c75fea-4526-4e94-82f8-8df3bc983a14",
"meta": {
"profile": [
"http://hl7.org/fhir/us/core/StructureDefinition/us-core-encounter"
]
},
"status": "finished",
"class": {
"system": "http://terminology.hl7.org/CodeSystem/v3-ActCode",
"display": "unknown"
},
"subject": {
"reference": "Patient/68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"type": "Patient"
}
}
},
{
"fullUrl": "MedicationStatement/17aeee32-1189-47fc-9223-8abe174f1292",
"resource": {
"resourceType": "MedicationStatement",
"id": "17aeee32-1189-47fc-9223-8abe174f1292",
"extension": [
{
"extension": [
{
"url": "offset",
"valueInteger": 27
},
{
"url": "length",
"valueInteger": 9
}
],
"url": "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/derivation-reference"
}
],
"status": "active",
"medicationCodeableConcept": {
"coding": [
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls",
"code": "C0020740",
"display": "ibuprofen"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/aod",
"code": "0000019879"
},
{
"system": "http://www.whocc.no/atc",
"code": "M01AE01"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/ccpss",
"code": "0046165"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/chv",
"code": "0000006519"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/csp",
"code": "2270-2077"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/drugbank",
"code": "DB01050"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/gs",
"code": "1611"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/lch_nw",
"code": "sh97005926"
},
{
"system": "http://loinc.org",
"code": "LP16165-0"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/medcin",
"code": "40458"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/mmsl",
"code": "d00015"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/msh",
"code": "D007052"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/mthspl",
"code": "WK2XYI10QM"
},
{
"system": "http://ncimeta.nci.nih.gov",
"code": "C561"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nci_ctrp",
"code": "C561"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nci_dcp",
"code": "00803"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nci_dtp",
"code": "NSC0256857"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nci_fda",
"code": "WK2XYI10QM"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nci_nci-gloss",
"code": "CDR0000613511"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/nddf",
"code": "002377"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/pdq",
"code": "CDR0000040475"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/rcd",
"code": "x02MO"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm",
"code": "5640"
},
{
"system": "http://snomed.info/sct",
"code": "E-7772"
},
{
"system": "http://snomed.info/sct/900000000000207008",
"code": "C-603C0"
},
{
"system": "http://snomed.info/sct/731000124108",
"code": "387207008"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/usp",
"code": "m39860"
},
{
"system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls/uspmg",
"code": "MTHU000060"
},
{
"system": "http://hl7.org/fhir/ndfrt",
"code": "4017840"
}
],
"text": "Ibuprofen"
},
"subject": {
"reference": "Patient/68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"type": "Patient"
},
"context": {
"reference": "Encounter/90c75fea-4526-4e94-82f8-8df3bc983a14",
"type": "Encounter",
"display": "unknown"
},
"dosage": [
{
"text": "200mg",
"doseAndRate": [
{
"doseQuantity": {
"value": 200
}
}
]
}
]
}
},
{
"fullUrl": "List/c8ca6757-1d7c-4c49-94e9-ef5263cb943c",
"resource": {
"resourceType": "List",
"id": "c8ca6757-1d7c-4c49-94e9-ef5263cb943c",
"status": "current",
"mode": "snapshot",
"title": "General",
"subject": {
"reference": "Patient/68dd21ce-58ae-4e59-9445-8331f99899ed",
"type": "Patient"
},
"encounter": {
"reference": "Encounter/90c75fea-4526-4e94-82f8-8df3bc983a14",
"type": "Encounter",
"display": "unknown"
},
"entry": [
{
"item": {
"reference": "MedicationStatement/17aeee32-1189-47fc-9223-8abe174f1292",
"type": "MedicationStatement",
"display": "Ibuprofen"
}
}
]
}
}
]
}
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "2022-03-01"
}
}
]
}
}
Tipp.
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) strukturálása előzetes verzióban érhető el a Language REST API használatával. Az ügyfélkódtárak jelenleg nem támogatottak. További információ az FHIR-strukturálás API-hívásban való használatáról.
Az erőforrások eltávolítása
Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.