Enviar consultas a su modelo de Text Analytics personalizado en el ámbito de la salud

Después de agregar la implementación correctamente, puede consultarla para extraer entidades del texto en función del modelo asignado a dicha implementación. La consulta de la implementación puede realizarse mediante programación, con la API de predicción.

Comprobación del modelo implementado

Puede usar Language Studio para enviar la tarea de Text Analytics personalizado en el ámbito de la salud y ver los resultados.

Para comprobar los modelos implementados desde Language Studio:

1. Seleccione Prueba de implementaciones en el menú lateral izquierdo.

2. Seleccione la implementación que quiere probar. Solo se pueden probar modelos que estén asignados a implementaciones.

3. En proyectos multilingües, seleccione el idioma del texto que está probando en la lista desplegable de idiomas.

4. Seleccione la implementación que quiera consultar/probar en la lista desplegable.

5. Puede escribir el texto que quiere enviar a la solicitud o cargar un archivo .txt para usarlo.

6. En el menú superior, seleccione Ejecutar la prueba.

7. En la pestaña Result (Resultado), puede ver las entidades extraídas del texto y sus tipos. También puede ver la respuesta JSON en la pestaña JSON.

Enviar una solicitud de análisis de texto personalizado en el ámbito de la salud a su modelo

Language Studio

1. Cuando el trabajo de implementación finalice correctamente, seleccione la implementación que desea usar y, en el menú superior, seleccione Get prediction URL (Obtener dirección URL de predicción).

   

2. En la ventana que aparece, en el gráfico dinámico Enviar, copie la dirección URL y el cuerpo de la solicitud de ejemplo. Reemplace los valores de marcador de posición, como YOUR_DOCUMENT_HERE y YOUR_DOCUMENT_LANGUAGE_HERE por el texto y el idioma reales que desea procesar.

3. Envíe la solicitud cURL POST en el terminal o en el símbolo del sistema. Recibirá una respuesta 202 con los resultados de la API si la solicitud se ha realizado correctamente.

4. En el encabezado de respuesta que recibe, extraiga {JOB-ID} de operation-location, que tiene el formato: {ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/<JOB-ID}>.

5. De vuelta en Language Studio, seleccione el gráfico dinámico Retrieve (Recuperar) en la misma ventana que recibió la solicitud de ejemplo que obtuvo anteriormente y copie la solicitud de ejemplo en un editor de texto.

6. Agregue el id. de trabajo después de /jobs/ a la dirección URL mediante el id. que ha extraído del paso anterior.

7. Envíe la solicitud cURL GET en el terminal o en el símbolo del sistema.

REST API

En primer lugar, debe obtener la clave de recurso y el punto de conexión:

1. Vaya a la página de información general del recurso en Azure Portal.

2. En el menú de la izquierda, seleccione Claves y punto de conexión. Usará el punto de conexión y la clave para las solicitudes de API

   

Envíe una tarea personalizada de Text Analytics para salud

Use esta solicitud POST para iniciar una tarea personalizada de extracción de Text Analytics para la salud.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. El valor al que se hace referencia aquí se corresponde con la versión más reciente publicada. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Clave	valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	La clave que proporciona acceso a esta API.

Body

{
  "displayName": "Extracting entities",
  "analysisInput": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text1"
      },
      {
        "id": "2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text2"
      }
    ]
  },
  "tasks": [
     {
      "kind": "CustomHealthcare",
      "taskName": "Custom TextAnalytics for Health Test",
      "parameters": {
        "projectName": "{PROJECT-NAME}",
        "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}"
      }
    }
  ]
}

Clave	Marcador de posición	Valor	Ejemplo
displayName	{JOB-NAME}	Nombre del trabajo.	MyJobName
documents	[{},{}]	Lista de documentos en los que se van a ejecutar las tareas.	[{},{}]
id	{DOC-ID}	Nombre o identificador del documento.	doc1
language	{LANGUAGE-CODE}	Cadena donde se especifica el código de idioma del documento. Si esta clave no se ha especificado, el servicio toma el idioma predeterminado del proyecto que se seleccionó durante la creación del proyecto. Consulte Compatibilidad de idiomas para ver una lista de los códigos de idioma admitidos.	en-us
text	{DOC-TEXT}	Tarea de documento en la que ejecutar las tareas.	Lorem ipsum dolor sit amet
tasks		Lista de tareas que queremos realizar.	[]
taskName	Custom Text Analytics for Health Test	Nombre de la tarea.	Custom Text Analytics for Health Test
kind	CustomHealthcare	Tipo de proyecto o tarea que estamos intentando realizar	CustomHealthcare
parameters		Lista de parámetros que se van a pasar a la tarea.
project-name	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
deployment-name	{DEPLOYMENT-NAME}	Nombre de la implementación. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	prod

Response

Recibirá una respuesta 202, que indica que la tarea se ha enviado correctamente. En los encabezados de la respuesta, extraiga el valor de operation-location. operation-location tiene el formato siguiente:

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Puede usar esta dirección URL para consultar el estado de finalización de la tarea y obtener los resultados cuando la tarea se complete.

Obtención de resultados de la tarea

Use la siguiente solicitud GET para consultar el estado y los resultados de la tarea de reconocimiento de entidades personalizado.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. El valor al que se hace referencia aquí se corresponde con la versión más reciente publicada. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Clave	valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	La clave que proporciona acceso a esta API.

Cuerpo de la respuesta

La respuesta es un documento JSON con los siguientes parámetros

{
	"createdDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
	"displayName": "MyJobName",
	"expirationDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
	"jobId": "xxxx-xxxx-xxxxx-xxxxx",
	"lastUpdateDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
	"status": "succeeded",
	"tasks": {
		"completed": 1,
		"failed": 0,
		"inProgress": 0,
		"total": 1,
		"items": [
			{
				"kind": "CustomHealthcareLROResults",
				"taskName": "Custom Text Analytics for Health Test",
				"lastUpdateDateTime": "2020-10-01T15:01:03Z",
				"status": "succeeded",
				"results": {
					"documents": [
						{
							"entities": [
								{
									"entityComponentInformation": [
										{
											"entityComponentKind": "learnedComponent"
										}
									],
									"offset": 0,
									"length": 11,
									"text": "first entity",
									"category": "Entity1",
									"confidenceScore": 0.98
								},
								{
									"entityComponentInformation": [
										{
											"entityComponentKind": "listComponent"
										}
									],
									"offset": 0,
									"length": 11,
									"text": "first entity",
									"category": "Entity1.Dictionary",
									"confidenceScore": 1.0
								},
								{
									"entityComponentInformation": [
										{
											"entityComponentKind": "learnedComponent"
										}
									],
									"offset": 16,
									"length": 9,
									"text": "entity two",
									"category": "Entity2",
									"confidenceScore": 1.0
								},
								{
									"entityComponentInformation": [
										{
											"entityComponentKind": "prebuiltComponent"
										}
									],
									"offset": 37,
									"length": 9,
									"text": "ibuprofen",
									"category": "MedicationName",
									"confidenceScore": 1,
									"assertion": {
										"certainty": "negative"
									},
									"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"
										}
									]
								},
								{
									"entityComponentInformation": [
										{
											"entityComponentKind": "prebuiltComponent"
										}
									],
									"offset": 30,
									"length": 6,
									"text": "100 mg",
									"category": "Dosage",
									"confidenceScore": 0.98
								}
							],
							"relations": [
								{
									"confidenceScore": 1,
									"relationType": "DosageOfMedication",
									"entities": [
										{
											"ref": "#/documents/0/entities/1",
											"role": "Dosage"
										},
										{
											"ref": "#/documents/0/entities/0",
											"role": "Medication"
										}
									]
								}
							],
							"id": "1",
							"warnings": []
						}
					],
					"errors": [],
					"modelVersion": "2020-04-01"
				}
			}
		]
	}
}

Clave	Valor de ejemplo	Descripción
entities	[]	Una matriz que contiene todas las entidades extraídas.
entityComponentKind	prebuiltComponent	Una variable que indica qué componente devolvió la entidad específica. Valores posibles: prebuiltComponent, learnedComponent, listComponent
offset	0	Un número que denota el punto de inicio de la entidad extraída indexando sobre los caracteres
length	10	Un número que denota la longitud de la entidad extraída en número de caracteres.
texto	first entity	Texto extraído para una entidad específica.
category	MedicationName	El nombre del tipo o categoría de entidad correspondiente al texto extraído.
ConfidenceScore	0.9	Un número que indica el nivel de certeza del modelo de la entidad extraída, de 0 a 1. Un número más alto indica mayor certeza.
assertion	certainty	Aserciones asociadas a la entidad extraída. Las aserciones solo se admiten para las entidades Text Analytics para la salud predefinidas.
name	Ibuprofen	El nombre normalizado para la vinculación de entidades asociada con la entidad extraída. La vinculación de entidades solo se admite para Text Analytics predefinidas para entidades sanitarias.
vínculos	[]	Una matriz que contiene todos los resultados de la vinculación de entidades asociada a la entidad extraída. La vinculación de entidades solo se admite para Text Analytics predefinidas para entidades sanitarias.
dataSource	UMLS	La norma de referencia resultante de la vinculación de entidades asociada a la entidad extraída. La vinculación de entidades solo se admite para Text Analytics predefinidas para entidades sanitarias.
ID	C0020740	El código de referencia resultante de la vinculación de entidades asociada a la entidad extraída perteneciente a la fuente de datos extraída. La vinculación de entidades solo se admite para Text Analytics predefinidas para entidades sanitarias.
relaciones	[]	Matriz que contiene todas las relaciones extraídas. La extracción de relaciones solo se admite para Text Analytics para entidades de salud predefinidas.
relationType	DosageOfMedication	La categoría de la relación extraída. La extracción de relaciones solo se admite para Text Analytics para entidades de salud predefinidas.
entities	"Dosage", "Medication"	Las entidades asociadas a la relación extraída. La extracción de relaciones solo se admite para Text Analytics para entidades de salud predefinidas.

Pasos siguientes

• Análisis de texto personalizado