当 GPT 与 FHIR 碰撞出火花：利用Open API 的规范力量
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FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换，彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法，因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而，与 FHIR API 交互仍然具有挑战性，尤其是在使用自然语言查询数据时。
隆重推出FHIR - AI 和 OpenAPI 链应用程序，该解决方案允许用户使用自然语言查询与 FHIR API 进行交互。该应用程序使用OpenAI 、 LangChain和Streamlit构建，简化了查询 FHIR API 的过程并使其更加用户友好。
FHIR OpenAPI 规范是什么？
OpenAPI 规范（以前称为 Swagger，目前是OpenAPI Initiative的一部分）已成为软件开发领域的重要工具，使开发人员能够更有效地设计、记录 API 并与 API 交互。 OpenAPI 规范定义了一种标准的机器可读格式来描述 RESTful API，提供了一种清晰一致的方式来理解其功能并有效地使用它们。
在医疗保健领域，FHIR 成为数据交换和互操作性的领先标准。为了增强FHIR的互操作能力， HL7正式记录了FHIR OpenAPI规范，使开发人员能够将FHIR资源和操作无缝集成到他们的软件解决方案中。
FHIR OpenAPI 规范的优点：
- 标准化 API 描述：OpenAPI 规范提供 FHIR 资源、操作和交互的全面且标准化的描述。开发人员可以轻松了解基于 FHIR 的 API 的结构和功能，从而更轻松地构建集成并与医疗保健系统交互。
- 促进互操作性：促进开发人员之间的协作，推动 FHIR 标准和最佳实践的采用。该规范提供了一种通用语言和框架，用于讨论基于 FHIR 的集成和实现，促进开发人员之间的协作。
- 增强的文档和测试：交互式文档和测试套件，以便更好地理解和验证。开发人员可以创建详细的API文档，使其他开发人员更容易理解和使用基于FHIR的API。基于规范的测试套件可以对API集成进行全面的测试和验证，确保医疗数据交换的可靠性和准确性。
- 改进的开发人员体验：自动生成客户端库和 SDK 以实现无缝集成。这简化了集成过程，并减少了将 FHIR 功能合并到应用程序中所需的时间和精力
FHIR、OpenAI 和 OpenAPI Chain 如何协同工作？
FHIR - AI 和 OpenAPI Chain应用程序利用 LangChain 来加载和解析 OpenAPI 规范（ OpenAPI Chain ）。之后，根据这些规范，通过 OpenAI 给出的提示链旨在理解自然语言查询并将其转换为适当的 FHIR API 请求。用户可以用简单的语言提出问题，应用程序将与所选的 FHIR API 交互以检索相关信息。
例如，用户可能会问：“患者 John Doe (ID 111) 的最新血压读数是多少？”然后，应用程序会将此查询转换为 FHIR API 请求，获取所需的数据，并以易于理解的格式将其呈现给用户。
FHIR - AI 和 OpenAPI 链的优势
- 用户友好的交互：通过允许用户使用自然语言查询与 FHIR API 交互，该应用程序使非技术用户可以更轻松地访问和分析医疗保健数据。
- 提高效率：该应用程序简化了查询 FHIR API 的过程，减少了获取相关信息所需的时间和精力。此外，它还有可能减少从应用程序中查找任何特定信息的点击次数（花费的时间）。
- 可定制：FHIR 标准简化了从任何 FHIR 服务器检索一致数据的过程，从而可以轻松定制。它可以轻松配置为与任何 FHIR API 无缝集成，为不同的医疗保健数据需求提供灵活且适应性强的解决方案。
FHIR 入门 - AI 和 OpenAPI 链
要开始使用 FHIR - AI 和 OpenAPI Chain 应用程序，请按照以下步骤操作：
- 从OpenAI Platform获取 OpenAI API 密钥。
- 获取 FHIR 服务器 API 端点。您可以使用自己的示例 FHIR 服务器（需要未经身份验证的访问），也可以按照InterSystems IRIS FHIR 学习平台中给出的说明创建临时示例服务器。
- 在线试用该应用程序或使用提供的说明在本地进行设置。
通过集成人工智能和自然语言处理功能，FHIR - AI 和 OpenAPI Chain 应用程序提供了一种与 FHIR API 交互的更直观的方式，使所有技术背景的用户都更容易访问和分析医疗数据。
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@Ikram Shah 致敬原创作者~