IRIS でのベクトル データ型とベクトル検索機能の導入により、アプリケーション開発の可能性が無限に広がります。これらのアプリケーションの一例は、私が最近見たものです。バレンシアの保健省は、AI モデルを使用した ICD-10 コーディングを支援するツールをリクエストしました。
要求されたものと同様のアプリケーションを実装するにはどうすればよいでしょうか?何が必要なのか見てみましょう:
IRIS は上記のニーズをカバーするために何を提供しますか?
そうですね、開発された例を確認するだけで十分です。
この記事に関連して、開発されたアプリケーションにアクセスできます。次の記事では、モデルの使用、ベクトルの保存、ベクトル検索の使用に至るまで、各機能を実装する方法を詳しく説明します。 .
アプリケーションを確認してみましょう:
設定画面には、インポートする CSV ファイルが ICD-10 コードに準拠している必要があるという形式が示されます。読み込みとベクトル化のプロセスは多くの時間とリソースを消費します。そのため、Docker コンテナのデプロイメントでは、要件が割り当てられた RAM を超える場合に備えて、Docker が使用できる RAM メモリだけでなくディスク メモリも構成されます。
# 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
ICD-10 コードを含むファイルはプロジェクト パス /shared/cie10/icd10.csv で入手できます。100% に達すると、アプリケーションを使用できるようになります。
私たちのアプリケーションでは、診断コーディング用に 2 つの異なる機能を定義しました。1 つはシステムで受信した HL7 メッセージに基づいており、もう 1 つはプレーン テキストに基づいています。
プロジェクトには、テスト用に準備された HL7 メッセージがいくつか含まれています。/shared/hl7/messagesa01_en.hl7 ファイルを /shared/HL7In フォルダーにコピーするだけで済みます。関連するプロダクションは、そこから診断を抽出して Web アプリケーションに表示する責任を負います:
診断リクエスト画面から、HL7 メッセージング経由で受信したすべての診断を確認できます。それらを ICD-10 にコード化するには、虫眼鏡をクリックするだけで、受け取った診断に最も近い ICD-10 コードのリストが表示されます。
選択すると、診断とそれに関連する ICD-10 コードがリストに表示されます。封筒アイコンのボタンをクリックすると、元のメッセージを使用し、診断セグメント内で選択された新しいメッセージを含むメッセージが生成されます。
MSH|^~\&|HIS|HULP|EMPI||||ADT^A08|592956|P|2.5.1 EVN|A01| PID|||1556655212^^^SERMAS^SN~922210^^^HULP^PI||GARCÍA PÉREZ^JUAN^^^||20150403|M|||PASEO PEDRO ÁLVAREZ 195 1 CENTRO^^LEGANÉS^MADRID^28379^SPAIN||555283055^PRN^^JUAN.GARCIA@YAHOO.COM|||||||||||||||||N| PV1||N DG1|1||O10.91^Unspecified pre-existing hypertension complicating pregnancy^CIE10-ES|Gestational hypertension||A||
このメッセージはパス /shared/HL7Out
にあります。[テキスト アナライザー] オプションから、ユーザーは分析プロセスが実行されるプレーン テキストを含めることができます。アプリケーションは、見出し語化された 3 つの単語のタプルを検索します (冠詞、代名詞、およびその他の関連性の低い単語を削除します)。分析が完了すると、システムは関連する下線付きのテキストと、特定された可能性のある診断を表示します。
分析が実行されると、分析履歴からいつでも参照できます。
実行されたすべての分析は記録され、いつでも参照でき、利用可能なすべての ICD-10 コードを表示できます。
組み込み Python を使用して、コンテキストとして使用する ICD-10 コードとフリー テキストの両方のベクトル化に特定の LLM モデルを使用する方法を見ていきます。
ご質問やご提案がございましたら、お気軽に記事にコメントを書いてください。
以上がd[IA]gnosis: IRIS for Healt を使用した RAG アプリケーションの開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。