医疗处方数据分析服务

一个基于Python的安全REST API服务器,用于处理和分析医疗处方数据,提供跨医学专业、地理区域和个体处方者的处方模式洞察。

  • by bob-omboto
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 bob-omboto/mcp_server

使用说明

MCP分析服务器

一个安全的基于Python的REST API服务器,用于处理和分析医疗索赔处方(MCP)数据。该服务器通过易于使用的HTTP端点提供对不同医学专业、地理区域和个体处方者的处方模式的见解。

特性

  • 由FastAPI提供支持的RESTful API端点
  • 交互式API文档(Swagger UI和ReDoc)
  • 使用Azure身份验证的安全数据库连接
  • 对处方数据进行全面分析,包括:
    • 医学专业统计
    • 州级处方分析
    • 顶级处方医生见解
  • 基于环境的配置
  • 抽象数据库连接层,增强安全性
  • GitHub操作CI/CD管道
  • Docker就绪部署

先决条件

  • Python 3.11
  • Azure SQL数据库实例
  • Azure凭据(CLI登录或其他Azure身份验证方法)
  • Git
  • SQL Server ODBC驱动程序18

安装

  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/bob-omboto/mcp_server.git
cd mcp_server
  1. 创建并激活虚拟环境:
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # Windows
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
  1. 安装依赖项:
pip install --only-binary :all: -r requirements.txt
  1. 配置环境变量:
AZURE_SQL_SERVER=your_server.database.windows.net
AZURE_SQL_DATABASE=your_database
AZURE_SQL_DRIVER=ODBC Driver 18 for SQL Server

API终点

1.根端点(GET/)

  • 返回欢迎信息和API信息
  • 网址: http://localhost:8000/

2.模式信息(GET/模式)

  • 返回可用的SQL查询和数据库架构
  • 网址: http://localhost:8000/schema

3.处方者类型(GET/处方者类型)

  • 列出不同类型的处方医生及其数量
  • 网址: http://localhost:8000/prescriber-types

4.顶级处方医生(GET/顶级处方医生)

  • 返回最活跃的处方者
  • 可选查询参数: limit (默认值:10)
  • 网址: http://localhost:8000/top-prescribers?limit=10

5.顶级州(GET/顶级州)

  • 提供各州处方统计数据
  • 可选查询参数: limit (默认值:10)
  • 网址: http://localhost:8000/top-states?limit=10

用法

  1. 启动FastAPI服务器:
python api.py
  1. 访问API文档:
  • Swagger用户界面: http://localhost:8000/docs
  • 重新记录: http://localhost:8000/redoc
  1. 使用首选的HTTP客户端(curl、Postman等)发出API请求

项目结构

mcp_server/
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── main.yml      # GitHub Actions workflow
├── .gitignore
├── README.md
├── api.py               # FastAPI application and endpoints
├── requirements.txt     # Python dependencies
└── server.py           # Core database functionality

安全功能

  • 用于安全数据库身份验证的Azure标识
  • 无硬编码凭据-环境变量中的所有敏感数据
  • 抽象数据库连接层
  • 安全的查询处理
  • CI/CD配置的GitHub秘密

CI/CD管道

GitHub Actions工作流会自动执行:

  1. 设置Python 3.11
  2. 安装ODBC驱动程序
  3. 安装项目依赖项
  4. 运行测试(添加时)
  5. 部署应用程序

数据洞察

API为处方数据提供了丰富的见解:

  • 按医学专业划分的索赔分布
  • 地理处方模式
  • 顶级处方分析
  • 州级统计
  • 处方者类型分析

发展

地方发展

  1. 按照安装中的说明克隆和设置项目
  2. 进行更改
  3. 本地测试API端点
  4. 按照常规提交消息提交更改

运行测试

(待添加测试套件)

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'feat: add amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

许可证

MIT许可证

支持

如需支持,请在GitHub存储库中打开问题。