Mulai Cepat: Menggunakan Analisis Teks untuk pustaka klien dan REST API kesehatan
Artikel ini berisi Mulai cepat Text Analytics untuk kesehatan yang membantu menggunakan pustaka klien yang didukung, C#, Java, NodeJS, dan Python serta dengan menggunakan REST API.
Tip
Anda dapat menggunakan Studio Bahasa untuk mencoba fitur layanan Bahasa tanpa perlu menulis kode.
Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (NuGet) | Kode sumber pustaka
Gunakan mulai cepat ini untuk membuat Analisis Teks untuk aplikasi kesehatan dengan pustaka klien untuk .NET. Dalam contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi C# yang dapat mengidentifikasi entitas, relasi, dan pernyataan medis yang muncul dalam teks.
Prasyarat
- Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
- IDE Visual Studio
- Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Bahasa di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
- Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari referensi yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
- Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (
Free F0) untuk mencoba layanan (menyediakan masing-masing 5000 rekaman teks - 1000 karakter) dan meningkatkannya nanti keStandard Stingkat harga untuk produksi. Anda juga dapat memulai denganStandard Stingkat harga, menerima kuota awal yang sama secara gratis (5000 rekaman teks) sebelum dikenakan biaya. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, kunjungi Harga Layanan Bahasa.
Menyiapkan
Membuat variabel lingkungan
Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.
Tip
Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.
Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.
- Untuk mengatur
LANGUAGE_KEYvariabel lingkungan, gantiyour-keydengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda. - Untuk mengatur
LANGUAGE_ENDPOINTvariabel lingkungan, gantiyour-endpointdengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Catatan
Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.
Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.
Buat aplikasi .NET Core baru
Menggunakan Ide Visual Studio, buat aplikasi konsol .NET Core baru. Ini akan membuat proyek "Halo Dunia" dengan satu file sumber C#: program.cs.
Pasang pustaka klien dengan mengeklik kanan solusi proyek di Penjelajah Solusi, lalu pilih Kelola Paket NuGet. Di manajer paket yang terbuka pilih Telusuri dan cari Azure.AI.TextAnalytics. Pilih versi 5.2.0, lalu Pasang. Anda juga dapat menggunakan Package Manager Console.
Contoh kode
Salin kode berikut ke dalam file program.cs Anda. Kemudian jalankan kode.
Penting
Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya bahasa yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, klik tombol Buka Referensi di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir dengan membuka halaman Kunci dan Titik Akhir sumber daya, di bagian Manajemen Sumber Daya.
Penting
Jangan lupa menghapus kunci dari kode setelah Anda selesai, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Untuk produksi, gunakan cara yang aman untuk menyimpan dan mengakses kredensial Anda seperti Azure Key Vault. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk informasi selengkapnya.
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);
}
}
}
Output
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
Tip
Struktur Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) tersedia untuk pratinjau menggunakan REST API Bahasa. Pustaka klien saat ini tidak didukung. Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan penataan FHIR dalam panggilan API Anda.
Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (Maven) | Kode sumber pustaka
Gunakan mulai cepat ini untuk membuat Analisis Teks untuk aplikasi kesehatan dengan pustaka klien untuk Java. Pada contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi Java yang dapat mengidentifikasi entitas, relasi, dan pernyataan medis yang muncul dalam teks.
Prasyarat
- Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
- Java Development Kit (JDK) versi 8 atau lebih tinggi
- Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Bahasa di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
- Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari referensi yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
- Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (
Free F0) untuk mencoba layanan (menyediakan masing-masing 5000 rekaman teks - 1000 karakter) dan meningkatkannya nanti keStandard Stingkat harga untuk produksi. Anda juga dapat memulai denganStandard Stingkat harga, menerima kuota awal yang sama secara gratis (5000 rekaman teks) sebelum dikenakan biaya. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, kunjungi Harga Layanan Bahasa.
Menyiapkan
Membuat variabel lingkungan
Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.
Tip
Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.
Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.
- Untuk mengatur
LANGUAGE_KEYvariabel lingkungan, gantiyour-keydengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda. - Untuk mengatur
LANGUAGE_ENDPOINTvariabel lingkungan, gantiyour-endpointdengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Catatan
Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.
Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.
Tambahkan pustaka klien
Buat proyek Maven di IDE atau lingkungan pengembangan pilihan Anda. Kemudian, tambahkan dependensi berikut ke file pom.xml proyek Anda. Anda dapat menemukan sintaks implementasi untuk alat build online lainnya.
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
<version>5.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
Contoh kode
Buat file Java bernama EntityLinking.java. Buka file dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode.
Penting
Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya bahasa yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, klik tombol Buka Referensi di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir dengan membuka halaman Kunci dan Titik Akhir sumber daya, di bagian Manajemen Sumber Daya.
Penting
Jangan lupa menghapus kunci dari kode setelah Anda selesai, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Untuk produksi, gunakan cara yang aman untuk menyimpan dan mengakses kredensial Anda seperti Azure Key Vault. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk informasi selengkapnya.
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());
}
}
}
}
}
}
Output
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.
Tip
Struktur Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) tersedia untuk pratinjau menggunakan REST API Bahasa. Pustaka klien saat ini tidak didukung. Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan penataan FHIR dalam panggilan API Anda.
Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (npm) | Kode sumber pustaka
Gunakan mulai cepat ini untuk membuat Analisis Teks untuk aplikasi kesehatan dengan pustaka klien untuk Node.js. Pada contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi JavaScript yang dapat mengidentifikasi entitas, relasi, dan pernyataan medis yang muncul dalam teks.
Prasyarat
- Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
- Node.js v14 LTS atau yang lebih baru
- Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Bahasa di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
- Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari referensi yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
- Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (
Free F0) untuk mencoba layanan (menyediakan masing-masing 5000 rekaman teks - 1000 karakter) dan meningkatkannya nanti keStandard Stingkat harga untuk produksi. Anda juga dapat memulai denganStandard Stingkat harga, menerima kuota awal yang sama secara gratis (5000 rekaman teks) sebelum dikenakan biaya. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, kunjungi Harga Layanan Bahasa.
Menyiapkan
Membuat variabel lingkungan
Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.
Tip
Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.
Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.
- Untuk mengatur
LANGUAGE_KEYvariabel lingkungan, gantiyour-keydengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda. - Untuk mengatur
LANGUAGE_ENDPOINTvariabel lingkungan, gantiyour-endpointdengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Catatan
Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.
Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.
Membuat aplikasi Node.js baru
Di jendela konsol (seperti cmd, PowerShell, atau Bash), buat direktori baru untuk aplikasi Anda, dan buka direktori tersebut.
mkdir myapp
cd myapp
Jalankan perintah npm init untuk membuat aplikasi node dengan file package.json.
npm init
Memasang pustaka klien
Instal paket npm:
npm install @azure/ai-language-text
Contoh kode
Buka file dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode.
Penting
Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya bahasa yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, klik tombol Buka Referensi di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir dengan membuka halaman Kunci dan Titik Akhir sumber daya, di bagian Manajemen Sumber Daya.
Penting
Jangan lupa menghapus kunci dari kode setelah Anda selesai, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Untuk produksi, gunakan cara yang aman untuk menyimpan dan mengakses kredensial Anda seperti Azure Key Vault. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk informasi selengkapnya.
"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);
});
Output
== 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
Tip
Struktur Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) tersedia untuk pratinjau menggunakan REST API Bahasa. Pustaka klien saat ini tidak didukung. Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan penataan FHIR dalam panggilan API Anda.
Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (PyPi) | Kode sumber pustaka
Gunakan mulai cepat ini untuk membuat Analisis Teks untuk aplikasi kesehatan dengan pustaka klien untuk Python. Pada contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi Python yang dapat mengidentifikasi entitas, relasi, dan pernyataan medis yang muncul dalam teks.
Prasyarat
- Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
- Python 3.8 atau yang lebih baru
- Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Bahasa di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
- Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari referensi yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
- Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (
Free F0) untuk mencoba layanan (menyediakan masing-masing 5000 rekaman teks - 1000 karakter) dan meningkatkannya nanti keStandard Stingkat harga untuk produksi. Anda juga dapat memulai denganStandard Stingkat harga, menerima kuota awal yang sama secara gratis (5000 rekaman teks) sebelum dikenakan biaya. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, kunjungi Harga Layanan Bahasa.
Menyiapkan
Membuat variabel lingkungan
Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.
Tip
Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.
Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.
- Untuk mengatur
LANGUAGE_KEYvariabel lingkungan, gantiyour-keydengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda. - Untuk mengatur
LANGUAGE_ENDPOINTvariabel lingkungan, gantiyour-endpointdengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Catatan
Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.
Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.
Memasang pustaka klien
Setelah memasang Python, Anda dapat memasang pustaka klien dengan:
pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Contoh kode
Buat file Python baru dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode.
Penting
Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya bahasa yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, klik tombol Buka Referensi di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir dengan membuka halaman Kunci dan Titik Akhir sumber daya, di bagian Manajemen Sumber Daya.
Penting
Jangan lupa menghapus kunci dari kode setelah Anda selesai, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Untuk produksi, gunakan cara yang aman untuk menyimpan dan mengakses kredensial Anda seperti Azure Key Vault. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk informasi selengkapnya.
# 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)
Output
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'
Tip
Struktur Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) tersedia untuk pratinjau menggunakan REST API Bahasa. Pustaka klien saat ini tidak didukung. Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan penataan FHIR dalam panggilan API Anda.
Gunakan mulai cepat ini untuk mengirim permintaan deteksi bahasa menggunakan REST API. Pada contoh berikut, Anda akan menggunakan cURL untuk mengidentifikasi entitas, relasi, dan pernyataan medis yang muncul dalam teks.
Prasyarat
- Versi cURL saat ini
- Langganan Azure - buat satu secara gratis
- Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Bahasa di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
- Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari referensi yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
- Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (
Free F0) untuk mencoba layanan (menyediakan masing-masing 5000 rekaman teks - 1000 karakter) dan meningkatkannya nanti keStandard Stingkat harga untuk produksi. Anda juga dapat memulai denganStandard Stingkat harga, menerima kuota awal yang sama secara gratis (5000 rekaman teks) sebelum dikenakan biaya. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, kunjungi Harga Layanan Bahasa.
Catatan
- Contoh BASH berikut menggunakan
\karakter kelanjutan baris. Jika konsol atau terminal Anda menggunakan karakter kelanjutan baris yang berbeda, silakan gunakan karakter tersebut. - Anda dapat menemukan sampel spesifik bahasa di GitHub.
- Buka portal Microsoft Azure, lalu cari kunci dan titik akhir untuk Sumber daya bahasa yang Anda buat di prasyarat. Kunci dan titik akhir berada di halaman kunci dan titik akhir sumber daya, di bagian manajemen sumber daya. Kemudian ganti string di dalam kode berikut dengan kunci dan titik akhir Anda. Untuk memanggil API, Anda memerlukan informasi berikut:
Menyiapkan
Membuat variabel lingkungan
Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.
Tip
Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.
Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.
- Untuk mengatur
LANGUAGE_KEYvariabel lingkungan, gantiyour-keydengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda. - Untuk mengatur
LANGUAGE_ENDPOINTvariabel lingkungan, gantiyour-endpointdengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Catatan
Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.
Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.
| parameter | Deskripsi |
|---|---|
-X POST <endpoint> |
Menentukan titik akhir Anda untuk mengakses API. |
-H Content-Type: application/json |
Jenis konten untuk mengirim data JSON. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
Menentukan kunci untuk mengakses API. |
-d <documents> |
JSON berisi dokumen yang ingin Anda kirim. |
Perintah cURL berikut dijalankan dari shell BASH. Edit perintah berikut ini dengan nama sumber daya, kunci sumber daya, dan nilai JSON milik Anda.
Analitik Teks untuk kesehatan
- Salin perintah ke editor teks.
- Buat perubahan berikut dalam perintah jika diperlukan:
- Ganti nilai
<your-language-resource-key>dengan kunci Anda. - Ganti bagian pertama URL permintaan
<your-language-resource-endpoint>dengan URL titik akhir Anda sendiri.
- Ganti nilai
- Buka jendela wantian perintah.
- Tempelkan perintah dari editor teks ke jendela perintah, lalu jalankan perintah.
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"}}]}'
Dapatkan operation-location dari header respon. Nilainya akan terlihat mirip dengan URL berikut:
https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview
Untuk mendapatkan hasil permintaan, gunakan perintah cURL berikut. Pastikan untuk mengganti {JOB-ID} dengan nilai ID numerik yang Anda terima dari header respons operation-location sebelumnya:
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"
Respons JSON
{
"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"
}
}
]
}
}
Tip
Struktur Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) tersedia untuk pratinjau menggunakan REST API Bahasa. Pustaka klien saat ini tidak didukung. Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan penataan FHIR dalam panggilan API Anda.
Membersihkan sumber daya
Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.