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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。
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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。
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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
}
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- 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。
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当然，这也完成了预测。
