Fhir-丙型肝炎预测应用

大家好！

本文主要丰富了上一篇文章的内容，并介绍了应用程序的使用方法。

也许您已经读过上一篇文章，但我还是想说，
在完成初始化操作（包括模型创建和训练）后，Fhir HepatitisC Predict 应用程序将预测丙型肝炎（HepatitisC）。

首先

您需要在应用程序上输入一些信息，当然，只是一些检查结果，不包括隐私数据。

SHOW显示

点击显示按钮，将显示该指标的数据是否在正常范围内，指标是高还是低。当然，每个指标的数据范围都是通过查询信息获得的，可能与实际范围略有不同。

Prediction预测

完成信息输入后，点击预测实际上涉及到应用程序中的许多操作。

1. 将发送的 JSON 格式检查结果转换为 FHIR 资源（对部分患者基本信息和其他隐私数据使用模拟数据）
2. 通过 FHIR Server 提供的 API 接口（ip: port/hir/r4/）将转换后的 FHIR 资源注册到 FHIR 资源库，类似于使用 Postman 进行接口调用。需要注意的是，将内容类型设为 application/JSON+fhir

ClassMethod HTTPSend(IPAddress As %String, Port As %String, Url As %String, Body As %String, Output HttpResponse As %String(MAXLEN=256000)) As %Status
{
	
	Set httpRequest=##class(%Net.HttpRequest).%New()
	Do httpRequest.SetHeader("Content-Type","application/json+fhir")
	Do httpRequest.SetHeader("Accept","*/*")
    Set httpRequest.Port=Port
    Set httpRequest.Server=IPAddress
    Set httpRequest.Https=0
    Set httpRequest.Timeout=600
    Set httpRequest.ContentCharset="UTF-8"
    Set httpRequest.ContentEncoding="UTF-8"
    d httpRequest.EntityBody.Write(Body)
    Set status=httpRequest.Post(Url)
    IF 'status {
	    Set HttpResponse = "Connection failed, call exception"
	    return "Connection failed, call exception："_$SYSTEM.Status.GetErrorText(status)
	}
    Set response = httpRequest.HttpResponse
    Set ResponseData = response.Data
    Set HttpResponse=""
    while 'ResponseData.AtEnd{
	    Set HttpResponse=HttpResponse_ResponseData.Read()
    }

    return $$$OK
}

1. 然后，使用训练有素的模型来预测数据，就可以看到预测结果了。

当然，这也完成了预测。