ベクトルデータ型とアイリスでのベクトル検索機能の導入により、アプリケーションの開発のために可能性の世界全体が開かれ、これらのアプリケーションの例は、バレンシアの保健省がAIモデルを使用してICD-0コーディングを支援するツールを要求したバレンシアから公開コンテストで公開されたものです。

要求されたアプリケーションと同様のアプリケーションをどのように実装できますか？必要なものを見てみましょう：

ICD-10コードのリスト。これは、ラグアプリケーションのコンテキストとして使用して、プレーンテキスト内の診断を検索します。
ICD-10コードで同等のものを探すテキストを補う訓練されたモデル。
2. 。
ICD-10コードとテキストの摂取とベクトル化に必要なPythonライブラリ。
可能な診断を探すテキストをサポートするフレンドリーなフロントエンド。
フロントエンドから受け取ったリクエストのオーケストレーション。

上記のニーズをカバーするために虹彩が何を提供していますか？

CSVインポート、RecordMapper機能を使用するか、埋め込みPythonを直接使用します。
埋め込みPythonを使用すると、選択したモデルを使用してベクターを生成するために必要なPythonコードを実装できます。
フロントエンドアプリケーションから呼び出されるREST APIを公開します。
虹彩内の情報の追跡を可能にする相互運用性のプロダクション。

まあ、私たちは開発された例を見る必要があります：

診断

この記事に関連付けられているアプリケーションにアクセスしたこの記事にアクセスできます。次の記事では、モデルの使用、ベクターのストレージ、ベクトル検索の使用から、各機能をどのように実装するかを詳細に確認できます。

アプリケーションを確認しましょう：

ICD-10コードのインポート

構成画面から、CSVファイルがインポートしようとしているICD-10コードに準拠している必要があるという形式に言われます。負荷とベクトル化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コンテナの展開により、Dockerが使用できるRAMメモリだけでなく、要件が割り当てられたRAMを超えた場合のディスクメモリも設定します。

＃アイリス 虹彩： init：true container_name：iris 建てる： コンテクスト： 。 Dockerfile：Iris/Dockerfile ポート： -52774：52773 -51774：1972 ボリューム： - ./shared：/shared 環境： -ISC_DATA_DIRECTORY =/共有/耐久性 コマンド：-Check-caps false - recagent false 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

/shared/cie10/icd10.csv

で利用できます。 当社のアプリケーションでは、診断コーディングの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。 hl7

からの診断キャプチャ

プロジェクトには、テスト用に準備されたいくつかのHL7メッセージが含まれています。

/shared/hl7/messagesa01_en.hl7

/hl7in

フォルダーへのコピーのみが必要です。

診断要求画面から、HL7メッセージングを介して受け取ったすべての診断を確認できます。それらをICD-10にコーディングするには、拡大ガラスをクリックして、受信した診断に最も近いICD-10コードのリストを表示する必要があります。

選択したら、リストに診断とそれに関連するICD-10コードが表示されます。エンベロープアイコンでボタンをクリックすると、元のアイコンを使用してメッセージが生成され、診断セグメント内で選択された新しいものを含めます。

msh |^〜\&| his | hulp | empi |||| adt^a08 | 592956 | p | 2.5.1 evn | a01 | PID ||| 15566555212 ^^^セルマス^sn〜922210 ^^^ hulp^pi ||garcíapérez^juan ^^^ || 201550403 | M ||| paseo pedroálvarez1951 centro ^^leganés^madrid^28379^スペイン|| 5552830555^prn^^[email protected] |||||||||||||||||||| Pv1 || n DG1 | 1 || O10.91^妊娠を複雑にする既存の高血圧症の不特定の高血圧^CIE10-ES |妊娠高血圧|| A ||

このメッセージは、パス

/shared/hl7out

にあります。

Plantextの診断のスクリーンショット

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^^[email protected]|||||||||||||||||N|
PV1||N
DG1|1||O10.91^Unspecified pre-existing hypertension complicating pregnancy^CIE10-ES|Gestational hypertension||A||

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。このアプリケーションは、3つの一化した単語（記事、代名詞、その他の関連性の低い単語を排除する）のタプルで検索されます。分析されると、システムは関連する下線付きテキストと可能な診断を表示します：

分析が実行されたら、分析履歴からいつでも相談することができます。

分析履歴

実行されたすべての分析は記録されており、いつでも相談することができ、利用可能なすべてのICD-10コードを表示できます：

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で

埋め込み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両方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確認します。

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