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快速入门：使用 Radiology Insights 模型

2025-06-09

本快速入门概述了如何使用 Radiology Insights。

先决条件

若要使用放射见解模型，必须创建 Azure AI Health Insights 服务。

如果没有 Azure AI Health Insights 服务，请参阅使用 Azure 门户部署 Azure AI Health Insights。如果已有 Azure AI Health Insights 服务，您必须将其链接到 Azure AI 语言资源，以便通过 Health Insight AI 模型启用运行状况文本分析功能。

部署完成后，可使用 Azure 门户导航到新创建的 Azure AI 健康状况见解来查看服务 URL 等详细信息。用于访问服务的服务 URL 为：https://YOUR-NAME.cognitiveservices.azure.com。

示例请求和结果

要发送 API 请求，需要 Azure AI 健康状况见解服务的终结点和密钥。

还可以找到此处的请求参数的完整视图。

健康状况见解的密钥和终结点的屏幕截图。

重要

在收到 API 请求时执行预测，结果将以异步方式返回。 API 结果在引入请求起 24 小时内可用，会在响应中显示。在此时间段后，结果将被清除，并且不再可用于检索。

示例请求

注意

以下示例基于 API 版本：2024-04-01。 API 版本之间可能存在更改。对于特定的 API 版本，请使用 REST API 参考来查看完整描述。

从包含事例的请求开始

可以使用此示例中的数据来测试对 Radiology Insights 模型的第一个请求。

定义 {jobid}

唯一标识符
最多 36 个字符
无空格

PUT
https://{cognitive-services-account-endpoint}/health-insights/radiology-insights/jobs/{jobid}?api-version=2024-04-01
Content-Type: application/json
Ocp-Apim-Subscription-Key: {cognitive-services-account-key}

{
      "jobData": {
        "configuration": {
          "inferenceOptions": {
            "followupRecommendationOptions": {
              "includeRecommendationsWithNoSpecifiedModality": false,
              "includeRecommendationsInReferences": false,
              "provideFocusedSentenceEvidence": false
            },
            "findingOptions": {
              "provideFocusedSentenceEvidence": false
            }
          },
          "inferenceTypes": ["lateralityDiscrepancy"],
          "locale": "en-US",
          "verbose": false,
          "includeEvidence": false
        },
        "patients": [
          {
            "id": "111111",
            "details": {
              "sex": "female",
			  "birthDate" : "1986-07-01T21:00:00+00:00",
              "clinicalInfo": [
                {
                  "resourceType": "Observation",
                  "status": "unknown",
                  "code": {
                    "coding": [
                      {
                        "system": "http://www.nlm.nih.gov/research/umls",
                        "code": "C0018802",
                        "display": "MalignantNeoplasms"
                      }
                    ]
                  },
                  "valueBoolean": "true"
                }
              ]
            },
            "encounters": [
              {
                "id": "encounterid1",
                "period": {
                  "start": "2021-8-28T00:00:00",
                  "end": "2021-8-28T00:00:00"
                },
                "class": "inpatient"
              }
            ],
            "patientDocuments": [
              {
                "type": "note",
                "clinicalType": "radiologyReport",
                "id": "docid1",
                "language": "en",
                "authors": [
                  {
                    "id": "authorid1",
                    "fullName": "authorname1"
                  }
                ],
                "specialtyType": "radiology",
                "createdAt": "2021-8-28T00:00:00",
                "administrativeMetadata": {
                  "orderedProcedures": [
                    {
                      "code": {
                        "coding": [
                          {
                            "system": "https://loinc.org",
                            "code": "26688-1",
                            "display": "US BREAST - LEFT LIMITED"
                          }
                        ]
                      },
                      "description": "US BREAST - LEFT LIMITED"
                    }
                  ],
                  "encounterId": "encounterid1"
                },
                "content": {
                  "sourceType": "inline",
                  "value" : "Exam:   US LT BREAST TARGETED\r\n\r\nTechnique:  Targeted imaging of the  right breast  is performed.\r\n\r\nFindings:\r\n\r\nTargeted imaging of the left breast is performed from the 6:00 to the 9:00 position.  \r\n\r\nAt the 6:00 position, 5 cm from the nipple, there is a 3 x 2 x 4 mm minimally hypoechoic mass with a peripheral calcification. This may correspond to the mammographic finding. No other cystic or solid masses visualized.\r\n"
				}
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }

还可以找到此处的请求参数的完整视图。

评估包含事例的响应

可以通过向 Radiology Insights 模型发送请求并在 URL 中添加初始请求中的作业 ID 来获取作业的状态。

示例代码片段：

GET
https://{cognitive-services-account-endpoint}/health-insights/radiology-insights/jobs/{jobid}?api-version=2024-04-01
Ocp-Apim-Subscription-Key: {cognitive-services-account-key}

{
  "result": {
    "patientResults": [
      {
        "patientId": "11111",
        "inferences": [
          {
            "kind": "lateralityDiscrepancy",
            "lateralityIndication": {
              "coding": [
                {
                  "system": "http://snomed.info/sct",
                  "code": "24028007",
                  "display": "RIGHT (QUALIFIER VALUE)"
                }
              ]
            },
            "discrepancyType": "orderLateralityMismatch"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "id": "jobid",
  "createdDateTime": "2023-12-18T12:25:37.8942771Z",
  "expirationDateTime": "2023-12-18T12:42:17.8942771Z",
  "lastUpdateDateTime": "2023-12-18T12:25:49.7221986Z",
  "status": "succeeded"
}

还可以找到此处的请求参数的完整视图。

数据限制

限制，值

每个请求的最大患者数，1
每个请求的最大患者文档数，1
每个请求的最大遭遇次数，1
每个患者的最大字符数，data[i].content.value 总计 50,000 个字符

请求验证

每个请求都包含应提供给 Radiology Insights 模型的必填字段和可选字段。将数据发送到模型时，请确保考虑以下属性：

在请求中：

应设置患者
患者应包含一个条目
应设置患者条目中的 ID

在配置中：如果设置，配置区域设置应为以下值之一（不区分大小写）：

en-CA
zh-CN
en-AU
en-DE
en-IE
en-NZ
en-GB

在患者中：

应包含一个 patientDocument 条目
应设置 patientDocument 中的 ID
如果使用遭遇和/或信息，则应设置 ID

对于患者中的 patientDocuments：

应设置 createdDateTime (serviceDate)
患者文档语言应为 EN（不区分大小写）
documentType 应设置为 note（不区分大小写）
患者文档 clinicalType 应设置为 radiologyReport 或 pathologyReport（简言之，不区分大小写）
患者文档 specialtyType 应设置为 radiology 或 pathology
如果设置，administrativeMetadata 中的 orderedProcedures 应包含代码（包含 code 和 display）和说明
文档内容不应为 blank/empty/null

可选：性别和出生日期是可选字段。

"patientDocuments" : [ {
      "type" : "note",
      "clinicalType" : "radiologyReport",
      "id" : "docid1",
      "language" : "en",
      "authors" : [ {
        "id" : "authorid1",
        "name" : "authorname1"
      } ],
      "specialtyType" : "radiology",
	    "createdDateTime" : "2021-8-28T00:00:00",
      "administrativeMetadata" : {
        "orderedProcedures" : [ {
          "code" : {
            "coding" : [ {
              "system" : "https://loinc.org",
              "code" : "41806-1",
              "display" : "CT ABDOMEN"
            } ]
          },
          "description" : "CT ABDOMEN"
        } ],
        "encounterId" : "encounterid1"
      },
      "content" : {
        "sourceType" : "inline",
        "value" : "CT ABDOMEN AND PELVIS\n\nProvided history: \n78 years old Female\nAbnormal weight loss\n\nTechnique: Routine protocol helical CT of the abdomen and pelvis were performed after the injection of intravenous nonionic iodinated contrast. Axial, Sagittal and coronal 2-D reformats were obtained. Oral contrast was also administered.\n\nFindings:\nLimited evaluation of the included lung bases demonstrates no evidence of abnormality. \n\nGallbladder is absent. "
      }
    } ]

后续步骤

若要更好地了解请求和响应，可以在以下页面上阅读更多：

模型配置

推理信息

通过

快速入门：使用 Radiology Insights 模型

先决条件

示例请求和结果

示例请求

从包含事例的请求开始

评估包含事例的响应

数据限制

请求验证

后续步骤

反馈

其他资源