Краткое руководство: Использование текстового анализа для клиентской библиотеки в сфере здравоохранения и REST API

Справочная документация | Больше примеров | Пакет (NuGet) | Исходный код библиотеки

В этом кратком руководстве описано, как создать Анализ текста для приложения для сферы здравоохранения с использованием клиентской библиотеки для .NET. В следующем примере создается приложение C#, которое может определять медицинские сущности, отношения и утверждения , которые отображаются в тексте.

Предварительные условия

• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Интегрированная среда разработки Visual Studio.
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
  • Вам нужен ключ и конечная точка из ресурса, создаваемого для подключения приложения к API. Вставьте ключ и конечную точку в код далее в кратком руководстве.
  • Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (Free F0), чтобы попробовать услугу (с предоставлением 5000 текстовых записей по 1000 символов каждая), и впоследствии перейти на ценовой уровень Standard S для рабочей среды. Вы также можете начать с ценовой Standard S категории, получая ту же начальную квоту для бесплатных (5000 текстовых записей) перед получением платы. Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на язык".

Настройка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для продуктивной среды используйте надежный способ хранения и доступа к вашим учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените LANGUAGE_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Создание приложения .NET Core

С помощью интегрированной среды разработки Visual Studio создайте консольное приложение .NET Core. Это действие создает проект Hello World с одним исходным файлом C#: program.cs.

Установите клиентную библиотеку, щелкнув решение правой кнопкой мыши в обозревателе решений и выбрав пункт "Управление пакетами NuGet". В открывшемся диспетчере пакетов выберите Просмотр и выполните поиск по запросу Azure.AI.TextAnalytics. Выберите версию 5.2.0, а затем Установить. Вы также можете использовать консоль диспетчера пакетов.

Пример кода

Скопируйте следующий код в файл program.cs. Теперь выполните код.

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);
        }

    }
}

Выходные данные

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

Справочная документация | Больше образцов | |

В этом кратком руководстве описано, как создать Анализ текста для приложения для сферы здравоохранения с использованием клиентской библиотеки для Java. В следующем примере создается приложение Java, которое может определять медицинские сущности, отношения и утверждения , которые отображаются в тексте.

Предварительные условия

• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Пакет разработчиков Java (JDK) версии 8 или более поздней.
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
  • Вам нужен ключ и конечная точка из ресурса, создаваемого для подключения приложения к API. Вставьте ключ и конечную точку в код далее в кратком руководстве.
  • Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (Free F0), чтобы попробовать услугу (с предоставлением 5000 текстовых записей по 1000 символов каждая), и впоследствии перейти на ценовой уровень Standard S для рабочей среды. Вы также можете начать с ценовой Standard S категории, получая такой же начальный бесплатный лимит в 5000 текстовых записей до начисления платы. Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на язык".

Настройка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для продуктивной среды используйте надежный способ хранения и доступа к вашим учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените LANGUAGE_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Добавление клиентской библиотеки

Создайте проект Maven в предпочтительной среде разработки или IDE. Потом добавьте следующую зависимость в файл pom.xml проекта. Синтаксис реализации для других средств сборки можно найти в Интернете.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Пример кода

Создайте файл Java с именем EntityLinking.java. Откройте файл и скопируйте приведенный ниже код. Теперь выполните код.

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());
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Выходные данные

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.

Справочная документация | Больше примеров | Пакет (npm) | Исходный код библиотеки

В этом кратком руководстве описано, как создать Анализ текста для приложения для сферы здравоохранения с использованием клиентской библиотеки для Node.js. В следующем примере создается приложение JavaScript, которое может определять медицинские сущности, отношения и утверждения , которые отображаются в тексте.

Предварительные условия

• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Node.js версии 14 LTS или выше
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
  • Вам нужен ключ и конечная точка из ресурса, создаваемого для подключения приложения к API. Вставьте ключ и конечную точку в код далее в кратком руководстве.
  • Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (Free F0), чтобы попробовать услугу (с предоставлением 5000 текстовых записей по 1000 символов каждая), и впоследствии перейти на ценовой уровень Standard S для рабочей среды. Вы также можете начать с ценовой Standard S категории, получая такой же начальный бесплатный лимит в 5000 текстовых записей до начисления платы. Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на язык".

Настройка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для продуктивной среды используйте надежный способ хранения и доступа к вашим учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените LANGUAGE_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Создание нового приложения Node.js

В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения и перейдите в него.

mkdir myapp 

cd myapp

Выполните команду npm init, чтобы создать приложение узла с помощью файла package.json.

npm init

Установка клиентской библиотеки

Установите пакет npm:

npm install @azure/ai-language-text

Пример кода

Откройте файл и скопируйте приведенный ниже код. Теперь выполните код.

"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);
  });

Выходные данные

== 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

Справочная документация | Дополнительные примеры | Пакет (PyPi) | Исходный код библиотеки

В этом кратком руководстве описано, как создать Анализ текста для приложения для сферы здравоохранения с использованием клиентской библиотеки для Python. В следующем примере вы создадите приложение Python, которое может определять медицинские сущности, отношения и утверждения , которые отображаются в тексте.

Предварительные условия

• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Python 3.8 или более поздней версии
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
  • Вам нужен ключ и конечная точка из ресурса, создаваемого для подключения приложения к API. Вставьте ключ и конечную точку в код далее в кратком руководстве.
  • Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (Free F0), чтобы попробовать услугу (с предоставлением 5000 текстовых записей по 1000 символов каждая), и впоследствии перейти на ценовой уровень Standard S для рабочей среды. Вы также можете начать с ценовой Standard S категории, получая такой же начальный бесплатный лимит в 5000 текстовых записей до начисления платы. Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на язык".

Настройка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для продуктивной среды используйте надежный способ хранения и доступа к вашим учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените LANGUAGE_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Установка клиентской библиотеки

После установки Python вы можете установить клиентскую библиотеку с помощью следующей команды:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Пример кода

Создайте файл Python и скопируйте код ниже. Теперь выполните код.

# 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)

Выходные данные

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'

Справочная документация

В этом кратком руководстве описано, как отправлять запросы на определение языка с использованием REST API. В следующем примере используется cURL для идентификации медицинских сущностей, отношений и утверждений , которые отображаются в тексте.

Предварительные условия

• Текущая версия cURL
• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
  • Вам нужен ключ и конечная точка из ресурса, создаваемого для подключения приложения к API. Вставьте ключ и конечную точку в код далее в кратком руководстве.
  • Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (Free F0), чтобы попробовать услугу (с предоставлением 5000 текстовых записей по 1000 символов каждая), и впоследствии перейти на ценовой уровень Standard S для рабочей среды. Вы также можете начать с ценовой Standard S категории, получая такой же начальный бесплатный лимит в 5000 текстовых записей до начисления платы. Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на язык".

Настройка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для продуктивной среды используйте надежный способ хранения и доступа к вашим учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените LANGUAGE_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Приведенные ниже команды cURL выполняются из оболочки BASH. Измените эти команды, указав имя ресурса, ключ ресурса и значения JSON.

Анализ текста для сферы здравоохранения

1. Скопируйте команду в текстовый редактор.
2. Внесите следующие изменения в команду, если это необходимо:
   1. Замените значение <your-language-resource-key> собственным ключом.
   2. Замените первую часть URL-адреса запроса <your-language-resource-endpoint> URL-адресом своей конечной точки.
3. Откройте окно командной строки.
4. Вставьте команду из текстового редактора в окно командной строки и выполните команду.

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"}}]}'

Получите operation-location из заголовка ответа. Значение будет выглядеть аналогично следующему URL-адресу:

https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview

Чтобы получить результаты запроса, используйте следующую команду cURL. Обязательно замените {JOB-ID} числовым значением идентификатора, полученным из предыдущего заголовка ответа operation-location:

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"

Ответ 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"
                }
            }
        ]
    }
}

Предварительные условия

• Создание проекта в Foundry на портале Microsoft Foundry

Перейдите на площадку Foundry

На левой боковой панели выберите "Игровые площадки". Затем нажмите кнопку "Попробовать языковую площадку Azure ".

Используйте анализ текста для здоровья в песочнице Foundry

Языковая площадка состоит из четырех разделов:

• Верхний баннер: вы можете выбрать любой из доступных языков здесь.
• Справа на панели: в этой области можно найти параметры конфигурации службы, такие как API и версия модели, а также функции, относящиеся к службе.
• Центральная область: в этой области вы вводите текст для обработки. После выполнения операции здесь отображаются некоторые результаты.
• Справа: в этой области отображаются сведения об операции выполнения.

Здесь можно выбрать возможность Анализа текста для здоровья, выбрав плитку на верхней части баннера, извлечь информацию о здоровье.

Используйте извлечение информации о здоровье

Извлечение сведений о здоровье предназначено для идентификации и извлечения информации о здоровье в тексте.

В конфигурации есть следующие параметры:

После завершения операции тип сущности отображается под каждой сущностью в центральной области, а раздел "Сведения " содержит следующие поля для каждой сущности: