Hızlı Başlangıç: Sistem durumu istemci kitaplığı ve REST API için Metin Analizi kullanma
Bu makale, desteklenen istemci kitaplıklarını, C#, Java, NodeJS ve Python'ı ve REST API'yi kullanma konusunda yardımcı olan sistem durumu hızlı başlangıçları için Metin Analizi içerir.
İpucu
Kod yazmaya gerek kalmadan Dil hizmeti özelliklerini denemek için Language Studio'yu kullanabilirsiniz.
Başvuru belgeleri | Ek örnekler | Paket (NuGet) | Kitaplık kaynak kodu
.NET için istemci kitaplığıyla sistem durumu uygulaması için bir Metin Analizi oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metinde görünen tıbbi varlıkları, ilişkileri ve onayları tanımlayabilen bir C# uygulaması oluşturacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Visual Studio IDE
- Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştıracaksınız.
- Hizmeti denemek (her birinde 5000 metin kaydı - 1000 karakter) denemek ve daha sonra üretim için fiyatlandırma katmanına yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını
Standard S(Free F0) kullanabilirsiniz. Fiyatlandırma katmanıylaStandard Sda başlayabilir ve ücretlendirilmeden önce aynı başlangıç kotasını ücretsiz olarak alabilirsiniz (5000 metin kaydı). Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Dil Hizmeti Fiyatlandırması adresini ziyaret edin.
Ayarlama
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
İpucu
Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEYayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINTayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
Yeni .NET Core uygulaması oluşturma
Visual Studio IDE’yi kullanarak yeni bir .NET Core konsol uygulaması oluşturun. Bu, tek bir C# kaynak dosyasıyla (program.cs) “Merhaba Dünya” adında bir proje oluşturur.
Çözüm Gezgini’nde çözüme sağ tıklayarak ve NuGet paketlerini yönet seçeneğini belirleyerek istemci kitaplığını yükleyin. Açılan paket yöneticisinde Gözat'ı seçin ve öğesini arayınAzure.AI.TextAnalytics. Sürüm olarak 5.2.0 seçin ve Yükle seçeneğini belirleyin. Paket Yöneticisi Konsolu’nu da kullanabilirsiniz.
Kod örneği
Aşağıdaki kodu program.cs dosyanıza kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
Önemli
Azure portalına gidin. Önkoşullar bölümünde oluşturduğunuz Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıysa, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın. Kaynağınızın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasına gidip Kaynak Yönetimi'nin altında anahtarınızı ve uç noktanızı bulabilirsiniz.
Önemli
İşiniz bittiğinde anahtarı kodunuzdan kaldırmayı unutmayın ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Üretim için Azure Key Vault gibi kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Daha fazla bilgi için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
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);
}
}
}
Çıktı
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
İpucu
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynakları (FHIR) yapılandırması, Dil REST API'sini kullanarak önizleme için kullanılabilir. İstemci kitaplıkları şu anda desteklenmiyor. API çağrınızda FHIR yapısını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Başvuru belgeleri | Ek örnekler | Paket (Maven) | Kitaplık kaynak kodu
Java için istemci kitaplığıyla sistem durumu uygulaması için bir Metin Analizi oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metinde görünen tıbbi varlıkları, ilişkileri ve onayları tanımlayabilen bir Java uygulaması oluşturacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Java Geliştirme Seti (JDK) sürüm 8 veya üstü
- Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştıracaksınız.
- Hizmeti denemek (her birinde 5000 metin kaydı - 1000 karakter) denemek ve daha sonra üretim için fiyatlandırma katmanına yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını
Standard S(Free F0) kullanabilirsiniz. Fiyatlandırma katmanıylaStandard Sda başlayabilir ve ücretlendirilmeden önce aynı başlangıç kotasını ücretsiz olarak alabilirsiniz (5000 metin kaydı). Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Dil Hizmeti Fiyatlandırması adresini ziyaret edin.
Ayarlama
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
İpucu
Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEYayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINTayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
İstemci kitaplığını ekleme
Tercih ettiğiniz IDE veya geliştirme ortamında bir Maven projesi oluşturun. Ardından aşağıdaki bağımlılığı projenizin pom.xml dosyasına ekleyin. Diğer derleme araçlarına yönelik uygulama söz dizimini çevrimiçi olarak bulabilirsiniz.
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
<version>5.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
Kod örneği
EntityLinking.java adlı bir Java dosyası oluşturun. Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
Önemli
Azure portalına gidin. Önkoşullar bölümünde oluşturduğunuz Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıysa, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın. Kaynağınızın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasına gidip Kaynak Yönetimi'nin altında anahtarınızı ve uç noktanızı bulabilirsiniz.
Önemli
İşiniz bittiğinde anahtarı kodunuzdan kaldırmayı unutmayın ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Üretim için Azure Key Vault gibi kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Daha fazla bilgi için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
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());
}
}
}
}
}
}
Çıktı
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.
İpucu
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynakları (FHIR) yapılandırması, Dil REST API'sini kullanarak önizleme için kullanılabilir. İstemci kitaplıkları şu anda desteklenmiyor. API çağrınızda FHIR yapısını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Başvuru belgeleri | Ek örnekler | Paket (npm) | Kitaplık kaynak kodu
Node.js için istemci kitaplığıyla sistem durumu uygulaması için bir Metin Analizi oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metinde görünen tıbbi varlıkları, ilişkileri ve onayları tanımlayabilen bir JavaScript uygulaması oluşturacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Node.js v14 LTS veya üzeri
- Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştıracaksınız.
- Hizmeti denemek (her birinde 5000 metin kaydı - 1000 karakter) denemek ve daha sonra üretim için fiyatlandırma katmanına yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını
Standard S(Free F0) kullanabilirsiniz. Fiyatlandırma katmanıylaStandard Sda başlayabilir ve ücretlendirilmeden önce aynı başlangıç kotasını ücretsiz olarak alabilirsiniz (5000 metin kaydı). Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Dil Hizmeti Fiyatlandırması adresini ziyaret edin.
Ayarlama
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
İpucu
Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEYayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINTayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
Yeni bir Node.js uygulaması oluşturma
Konsol penceresinde (cmd, PowerShell veya Bash gibi), uygulamanız için yeni bir dizin oluşturun ve bu dizine gidin.
mkdir myapp
cd myapp
Bir package.json dosyası ile bir düğüm uygulaması oluşturmak için npm init komutunu çalıştırın.
npm init
İstemci kitaplığını yükleme
npm paketini yükleyin:
npm install @azure/ai-language-text
Kod örneği
Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
Önemli
Azure portalına gidin. Önkoşullar bölümünde oluşturduğunuz Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıysa, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın. Kaynağınızın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasına gidip Kaynak Yönetimi'nin altında anahtarınızı ve uç noktanızı bulabilirsiniz.
Önemli
İşiniz bittiğinde anahtarı kodunuzdan kaldırmayı unutmayın ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Üretim için Azure Key Vault gibi kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Daha fazla bilgi için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
"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);
});
Çıktı
== 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
İpucu
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynakları (FHIR) yapılandırması, Dil REST API'sini kullanarak önizleme için kullanılabilir. İstemci kitaplıkları şu anda desteklenmiyor. API çağrınızda FHIR yapısını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Başvuru belgeleri | Ek örnekler | Paket (PyPi) | Kitaplık kaynak kodu
Python için istemci kitaplığıyla sistem durumu uygulaması için bir Metin Analizi oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metinde görünen tıbbi varlıkları, ilişkileri ve onayları tanımlayabilen bir Python uygulaması oluşturacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Python 3.8 veya üzeri
- Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştıracaksınız.
- Hizmeti denemek (her birinde 5000 metin kaydı - 1000 karakter) denemek ve daha sonra üretim için fiyatlandırma katmanına yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını
Standard S(Free F0) kullanabilirsiniz. Fiyatlandırma katmanıylaStandard Sda başlayabilir ve ücretlendirilmeden önce aynı başlangıç kotasını ücretsiz olarak alabilirsiniz (5000 metin kaydı). Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Dil Hizmeti Fiyatlandırması adresini ziyaret edin.
Ayarlama
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
İpucu
Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEYayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINTayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
İstemci kitaplığını yükleme
Python yükledikten sonra şunları kullanarak istemci kitaplığını yükleyebilirsiniz:
pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Kod örneği
Yeni bir Python dosyası oluşturun ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
Önemli
Azure portalına gidin. Önkoşullar bölümünde oluşturduğunuz Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıysa, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın. Kaynağınızın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasına gidip Kaynak Yönetimi'nin altında anahtarınızı ve uç noktanızı bulabilirsiniz.
Önemli
İşiniz bittiğinde anahtarı kodunuzdan kaldırmayı unutmayın ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Üretim için Azure Key Vault gibi kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Daha fazla bilgi için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
# 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)
Çıktı
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'
İpucu
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynakları (FHIR) yapılandırması, Dil REST API'sini kullanarak önizleme için kullanılabilir. İstemci kitaplıkları şu anda desteklenmiyor. API çağrınızda FHIR yapısını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
REST API kullanarak dil algılama istekleri göndermek için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metinde görünen tıbbi varlıkları, ilişkileri ve onayları tanımlamak için cURL kullanacaksınız.
Önkoşullar
- cURL'nin geçerli sürümü
- Azure aboneliği - ücretsiz bir abonelik oluşturun
- Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştıracaksınız.
- Hizmeti denemek (her birinde 5000 metin kaydı - 1000 karakter) denemek ve daha sonra üretim için fiyatlandırma katmanına yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını
Standard S(Free F0) kullanabilirsiniz. Fiyatlandırma katmanıylaStandard Sda başlayabilir ve ücretlendirilmeden önce aynı başlangıç kotasını ücretsiz olarak alabilirsiniz (5000 metin kaydı). Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Dil Hizmeti Fiyatlandırması adresini ziyaret edin.
Not
- Aşağıdaki BASH örneklerinde satır devamlılığı karakteri kullanılır
\. Konsolunuz veya terminaliniz farklı bir satır devamlılığı karakteri kullanıyorsa bu karakteri kullanın. - Dile özgü örnekleri GitHub'da bulabilirsiniz.
- Azure portalına gidin ve önkoşullarda oluşturduğunuz Dil kaynağının anahtarını ve uç noktasını bulun. Bunlar kaynağın anahtarı ve uç noktası sayfasında, kaynak yönetimi altında bulunur. Ardından aşağıdaki koddaki dizeleri anahtarınızla ve uç noktanızla değiştirin. API'yi çağırmak için aşağıdaki bilgilere ihtiyacınız vardır:
Ayarlama
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
İpucu
Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEYayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINTayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
| parametre | Açıklama |
|---|---|
-X POST <endpoint> |
API'ye erişmek için uç noktanızı belirtir. |
-H Content-Type: application/json |
JSON verilerini göndermek için içerik türü. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
API'ye erişmek için anahtarı belirtir. |
-d <documents> |
Göndermek istediğiniz belgeleri içeren JSON. |
Aşağıdaki cURL komutları bir BASH kabuğundan yürütülür. Bu komutları kendi kaynak adınız, kaynak anahtarınız ve JSON değerlerinizle düzenleyin.
Sistem durumu için Metin Analizi
- Komutu bir metin düzenleyicisine kopyalayın.
- Gerektiğinde komutta aşağıdaki değişiklikleri yapın:
- değerini
<your-language-resource-key>anahtarınız ile değiştirin. - İstek URL'sinin ilk bölümünü uç nokta URL'nizle
<your-language-resource-endpoint>değiştirin.
- değerini
- Bir komut istemi penceresi açın.
- Metin düzenleyicisindeki komutu komut istemi penceresine yapıştırın ve komutu çalıştırın.
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 Yanıt üst bilgisinden öğesini alın. Değer aşağıdaki URL'ye benzer olacaktır:
https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview
İsteğin sonuçlarını almak için aşağıdaki cURL komutunu kullanın. değerini önceki operation-location yanıt üst bilgisinden aldığınız sayısal kimlik değeriyle değiştirdiğinizden {JOB-ID} emin olun:
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 yanıtı
{
"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"
}
}
]
}
}
İpucu
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynakları (FHIR) yapılandırması, Dil REST API'sini kullanarak önizleme için kullanılabilir. İstemci kitaplıkları şu anda desteklenmiyor. API çağrınızda FHIR yapısını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Kaynakları temizleme
Azure AI hizmetleri aboneliğini temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.