cogstacksystems/medcat-service

将MedCAT NLP应用封装为REST API服务，支持通过API处理文本并返回医学实体注释，基于Flask构建，提供单文档和批量处理接口，适用于医学文本的NLP分析场景。

0 次下载activecogstacksystems镜像

🚀轩辕镜像专业版更稳定💎一键安装 Docker 配置镜像源

中文简介版本下载

🚀轩辕镜像专业版更稳定💎一键安装 Docker 配置镜像源

MedCAT Service 镜像文档

镜像概述和主要用途

本项目将MedCAT NLP应用封装为REST API服务，通过Flask框架构建接口，支持接收文本输入并返回医学实体注释结果。核心功能是将MedCAT的NLP能力通过标准化API对外提供，便于集成到各类医学文本处理系统中。

核心功能和特性

API规范

API设计遵循CogStack GATE NLP Service标准，提供以下端点（均采用JSON格式交互）：

GET /api/info：返回服务基本信息
POST /api/process：处理单个文档并返回注释结果
POST /api/process_bulk：批量处理多个文档并返回注释结果

完整API规范可参考OpenAPI文档。

使用场景和适用范围

适用于医学文本的NLP分析场景，如电子健康记录（EHR）实体提取、医学文献术语识别、临床笔记语义分析等。可作为后端服务集成到***信息系统、科研数据分析平台等应用中。

详细使用方法和配置说明

运行方式

支持两种运行方式：独立Python应用（需手动配置依赖）和Docker容器（推荐，环境隔离性好）。

作为Python应用运行

需先安装requirements.txt中的依赖包，提供两种启动脚本：

start-service-dev.sh：开发模式，使用werkzeug服务器
start-service-prod.sh：生产模式，使用gunicorn服务器

以Docker容器运行（推荐）

镜像获取

直接拉取：docker pull cogstacksystems/medcat-service:latest
手动构建：docker build -t medcat-service .（基于项目根目录的Dockerfile）

容器启动命令

bash
docker run -it -p 5000:5000 \
  --env-file=envs/env_app --env-file=envs/env_medcat \
  -v <本地模型目录>:/cat/models:ro \
  cogstacksystems/medcat-service:latest

端口映射：默认暴露5000端口，可通过-p参数调整
环境配置：通过--env-file加载env_app（服务配置）和env_medcat（MedCAT库配置）
模型挂载：本地模型目录需挂载到容器内/cat/models（只读权限，ro）

示例启动脚本：项目提供./docker/run_example_medmen.sh，可自动下载示例模型、配置环境并通过Docker Compose启动服务（需先执行./models/download_medmen.sh下载模型）。

使用示例

假设服务运行在localhost:5000，处理包含医学术语的文本：

请求命令

bash
curl -XPOST http://localhost:5000/api/process \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"content":{"text":"The patient was diagnosed with leukemia."}}'

返回结果

json
{
  "result": {
    "text": "The patient was diagnosed with leukemia.",
    "annotations": [
      {
        "pretty_name": "leukemia",
        "cui": "C0023418",
        "tui": "T191",
        "type": "Neoplastic Process",
        "source_value": "leukemia",
        "acc": "1",
        "start": 31,
        "end": 39,
        "info": {},
        "id": "0",
        "meta_anns": {}
      }
    ],
    "success": true,
    "timestamp": "2019-12-03T16:09:58.196+00:00"
  }
}