Mit der Einführung von Vektor-Datentypen und der Vektor-Suchfunktion in IRIS eröffnet eine ganze Welt voller Möglichkeiten für die Entwicklung von Anwendungen und ein Beispiel für diese Anwendungen, die ich kürzlich gesehen habe, die ich kürzlich in einem öffentlichen Wettbewerb vom Ministerium für Gesundheit von Valencia in einem öffentlichen Wettbewerb veröffentlicht habe, in dem sie ein Tool zur Unterstützung von ICD-10-Coding unter Verwendung von AI-Modellen beantragten.

Wie könnten wir eine ähnliche Bewerbung wie die angeforderte implementieren? Mal sehen, was wir brauchen würden:

Liste der ICD-10-Codes, die wir als Kontext für unsere Lag-Anwendung verwenden werden, um nach Diagnosen in den Kleinen Texten zu suchen.
Ein geschultes Modell, das die Texte vektorisiert, in denen wir nach Äquivalenzen in den ICD-10-Codes suchen.
Die Python-Bibliotheken, die für die Einnahme und Vektorisierung von ICD-10-Codes und -Texten erforderlich sind.
Ein freundliches Front-End, das Texte unterstützt, nach denen wir nach möglichen Diagnosen suchen.
Orchestrierung der vom Front-End erhaltenen Anfragen.

Was gibt Iris uns, um die obigen Bedürfnisse zu decken?

CSV -Import, entweder mit der RecordMapper -Funktionalität oder direkt mit eingebetteten Python.
Embedded Python ermöglicht es uns, den Python -Code zu implementieren, der erforderlich ist, um die Vektoren mit dem ausgewählten Modell zu generieren.
veröffentlichen REST-APIs, die aus der Front-End-Anwendung aufgerufen werden.
Interoperabilitätsproduktionen, die die Verfolgung von Informationen in Iris ermöglichen.

Nun, wir müssen nur das entwickelte Beispiel sehen:

Diagnose

, die diesem Artikel zugeordnet sind, haben Sie in den nächsten Artikeln Zugriff auf die entwickelte Anwendung. In den nächsten Artikeln werden wir ausführlich angezeigt, wie wir jede der Funktionen implementieren, aus der Verwendung des Modells, der Speicherung der Vektoren und der Verwendung von Vektorsuche.

Lassen Sie uns die Anwendung überprüfen:

importieren icd-10 codes

Aus dem Konfigurationsbildschirm wird dem Format mitgeteilt, dass die CSV-Datei den ICD-10-Codes entsprechen muss, die wir importieren werden. Der Lade- und Vektorisierungsprozess verbraucht viel Zeit und Ressourcen, weshalb die Bereitstellung des Docker -Containers nicht nur den von Docker verwendeten RAM -Speicher konfiguriert, sondern auch den Festplattenspeicher, falls die Anforderungen den zugewiesenen RAM überschreiten:

# iris Iris: init: wahr Container_Name: Iris bauen: Kontext :. Dockerfile: Iris/Dockerfile Ports: - 52774: 52773 - 51774: 1972 Bände: - ./shared:/shared Umfeld: - isc_data_directory =/Shared/Dauerhaft Befehl:-Check-Caps False --iscagent Falsch mem_limit: 30g memswap_limit: 32g

  # iris
  iris:
    init: true
    container_name: iris
    build:
      context: .
      dockerfile: iris/Dockerfile
    ports:
      - 52774:52773
      - 51774:1972
    volumes:
    - ./shared:/shared
    environment:
    - ISC_DATA_DIRECTORY=/shared/durable
    command: --check-caps false --ISCAgent false
    mem_limit: 30G
    memswap_limit: 32G

Die Datei mit den ICD-10-Codes ist im Projektpath

/Shared/cie10/icd10.csv verfügbar. Sobald 100% erreicht sind, ist die Anwendung verwendet. .

.

In unserer Anwendung haben wir zwei verschiedene Funktionen für die diagnostische Codierung definiert, eines basierend auf HL7 -Nachrichten, die im System empfangen werden, und eine andere basierend auf einfachen Texten.

Diagnostische Erfassung von hl7

Das Projekt enthält einige HL7 -Nachrichten, die für das Testen erstellt wurden. Es ist nur notwendig, die /Shared/hl7/messagea01_en.Hl7 in den /Shared/HL7in Ordner zu kopieren, und die zugehörige Produktion wird dafür verantwortlich, die Diagnose aus der Diagnose zu extrahieren.

Aus dem Bildschirm der Diagnoseanfragen können wir alle über HL7 -Nachrichten erhaltenen Diagnosen sehen. Um sie an ICD-10 zu codieren, müssen wir nur auf das Lupenglas klicken, um eine Liste dieser ICD-10-Codes anzuzeigen, die der erhaltenen Diagnose am nächsten stehen:

Nach der Auswahl sehen wir die Diagnose und den zugehörigen ICD-10-Code in der Liste. Wenn Sie mit dem Umschlagsymbol auf die Schaltfläche klicken, wird eine Nachricht mit dem Original generiert und mit dem neuen im Diagnosesegment ausgewählt:

msh |^~ \ & | sein | hulp | empi |||| adt^a08 | 592956 | p | 2.5.1 Evn | a01 | PID ||| 1556655212 ^^^ SERMA^SN ~ 922210 ^^^ Hulp^pi || garcía pérez^Juan ^^^ || 20150403 | M ||| paseo pedro álvarez 195 1 Centro ^^ leganés^Madrid^28379^spain || 555283055^ Prn^^[email protected] ||||||||||||| N | Pv1 || n Dg1 | 1 || o10.91^nicht spezifizierte vorbestehende Hypertonie, die Schwangerschaft kompliziert^cie10-es | Schwangerschaftshypertonie || A ||

  # iris
  iris:
    init: true
    container_name: iris
    build:
      context: .
      dockerfile: iris/Dockerfile
    ports:
      - 52774:52773
      - 51774:1972
    volumes:
    - ./shared:/shared
    environment:
    - ISC_DATA_DIRECTORY=/shared/durable
    command: --check-caps false --ISCAgent false
    mem_limit: 30G
    memswap_limit: 32G

Diese Nachricht kann in den Path

/geteilt/hl7out gefunden werden

screenshots von diagnosen in plaintext

Aus der Option Textanalysator kann der Benutzer einen einfachen Text einschließen, zu dem ein Analyseprozess durchgeführt wird. Die Anwendung sucht in Tupeln von 3 lemmatisierten Wörtern (Eliminierung von Artikeln, Pronomen und anderen weniger relevanten Wörtern). Nach der Analyse zeigt uns das System den relevanten unterstrichenen Text und die möglichen Diagnosen:

Sobald die Analyse durchgeführt wurde, kann sie jederzeit aus der Analysegeschichte konsultiert werden.

.

Analyse History

Alle durchgeführten Analysen werden aufgezeichnet und können jederzeit konsultiert werden, um alle möglichen verfügbaren ICD-10-Codes anzuzeigen:

Im nächsten Artikel ...

Wir werden sehen, wie wir mit eingebettetem Python ein bestimmtes LLM-Modell für die Vektorisierung der ICD-10-Codes verwenden, die wir als Kontext und die kostenlosen Texte verwenden.

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