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d[IA]gnosis：使用IRIS开发医疗RAG应用
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
IRIS引入了向量数据类型和向量搜索功能，为应用开发打开了新的可能性。一个例子是卫生部要求的使用AI模型进行ICD-10编码的工具。要求包括ICD-10代码列表、用于文本向量化的训练模型、Python库和用户友好的前端。IRIS提供了CSV导入、REST API和互操作性产品。文章讨论了导入ICD-10代码、从HL7消息中捕获诊断信息和分析纯文本。下一篇文章将介绍使用嵌入式Python进行向量化。
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关键要点
- IRIS引入了向量数据类型和向量搜索功能，拓展了应用开发的可能性。
- 卫生部要求开发使用AI模型进行ICD-10编码的工具，需提供ICD-10代码列表和文本向量化模型。
- IRIS提供CSV导入、REST API和互操作性产品以满足开发需求。
- 应用程序支持从HL7消息中捕获诊断信息，并分析纯文本。
- 导入ICD-10代码时，需遵循特定的CSV文件格式，加载和向量化过程消耗大量资源。
- 应用程序提供基于HL7消息和纯文本的两种诊断编码功能。
- 用户可以通过文本分析功能分析纯文本，系统会显示相关的ICD-10代码。
- 所有分析记录都可以随时查询，用户可查看所有可能的ICD-10代码。
- 下一篇文章将介绍如何使用嵌入式Python进行ICD-10代码和自由文本的向量化。
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