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.NET 用 Azure Cognitive Services Health Insights がんプロファイリング クライアント ライブラリ - バージョン 1.0.0-beta.1

  • [アーティクル]

Health Insights は、Azure Cognitive Services Framework を使用して構築された Azure Applied AI Service であり、複数の Cognitive Services、Healthcare API サービス、およびその他の Azure リソースを活用します。

がんプロファイリングモデルは、腫瘍患者の臨床記録を受け取り、臨床ステージTNMカテゴリーや病理ステージTNMカテゴリー、腫瘍部位、組織学などの癌ステージングを出力します。

ソースコード | パッケージ (NuGet) | API リファレンス ドキュメント | 製品ドキュメント

作業の開始

前提条件

パッケージをインストールする

NuGet を使用して .NET 用の Azure Health Insights クライアントのがんプロファイル ライブラリをインストールします。

dotnet add package Azure.Health.Insights.CancerProfiling --prerelease

SDK のバージョンとサービスのサポートされる API バージョンの関係を次の表に示します。

SDK バージョン サポートされている API バージョンのサービス
1.0.0-beta.1 2023-03-01-preview

クライアントを認証する

Health Insights サービス リソースのエンドポイントは、Azure Portal または Azure CLI を使用して見つけることができます

# Get the endpoint for the Health Insights service resource
az cognitiveservices account show --name "resource-name" --resource-group "resource-group-name" --query "properties.endpoint"

API キーを取得する

API キーは、Azure Portal の Health Insights サービス リソースから取得できます。 または、以下の Azure CLI スニペットを使用して、リソースの API キーを取得することもできます。

az cognitiveservices account keys list --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>

AzureKeyCredential を使用して CancerProfilingClient を作成する

API キーの値を取得したら、 を作成します AzureKeyCredential。 エンドポイントとキーの資格情報を使用して、 を CancerProfilingClient作成できます。

string endpoint = "<endpoint>";
string apiKey = "<apiKey>";
var credential = new AzureKeyCredential(apiKey);
var client = new CancerProfilingClient(new Uri(endpoint), credential);

主要な概念

がんプロファイリング モデルを使用すると、非構造化臨床ドキュメントから、腫瘍部位、組織学、臨床ステージ TNM カテゴリ、病理ステージ TNM カテゴリなどのがん属性を推論できます。

例

がんプロファイリング

OncoPhenotypeResult oncoPhenotypeResult = default;
try
{
    Operation<OncoPhenotypeResult> operation = await client.InferCancerProfileAsync(WaitUntil.Completed, oncoPhenotypeData);
    oncoPhenotypeResult = operation.Value;
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine(ex.ToString());
    return;
}

// View operation results
if (oncoPhenotypeResult.Status == JobStatus.Succeeded)
{
    OncoPhenotypeResults oncoResults = oncoPhenotypeResult.Results;
    foreach (OncoPhenotypePatientResult patientResult in oncoResults.Patients)
    {
        Console.WriteLine($"\n==== Inferences of Patient {patientResult.Id} ====");
        foreach (OncoPhenotypeInference oncoInference in patientResult.Inferences)
        {
            Console.WriteLine($"\n=== Clinical Type: {oncoInference.Type.ToString()}  Value: {oncoInference.Value}   ConfidenceScore: {oncoInference.ConfidenceScore} ===");
            foreach (InferenceEvidence evidence in oncoInference.Evidence)
            {
                if (evidence.PatientDataEvidence != null)
                {
                    var dataEvidence = evidence.PatientDataEvidence;
                    Console.WriteLine($"Evidence {dataEvidence.Id} {dataEvidence.Offset} {dataEvidence.Length} {dataEvidence.Text}");
                }
                if (evidence.PatientInfoEvidence != null)
                {
                    var infoEvidence = evidence.PatientInfoEvidence;
                    Console.WriteLine($"Evidence {infoEvidence.System} {infoEvidence.Code} {infoEvidence.Name} {infoEvidence.Value}");
                }
            }
        }
    }
}
else
{
    IReadOnlyList<ResponseError> oncoErrors = oncoPhenotypeResult.Errors;
    foreach (ResponseError error in oncoErrors)
    {
        Console.WriteLine($"{error.Code} : {error.Message}");
    }
}

トラブルシューティング

コンソール ログの設定

ログを表示する最も簡単な方法は、コンソールログを有効にすることです。 コンソールにメッセージを出力する Azure SDK ログ リスナーを作成するには、AzureEventSourceListener.CreateConsoleLogger メソッドを使用します。

// Setup a listener to monitor logged events.
using AzureEventSourceListener listener = AzureEventSourceListener.CreateConsoleLogger();

その他のログメカニズムの詳細については、「 診断サンプル」を参照してください。

次のステップ

その他のドキュメント

Azure Health Insights のがんプロファイリングに関するより広範なドキュメントについては、docs.microsoft.com に関 するがんプロファイリングに関するドキュメント を参照してください。

共同作成

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