Ejecución de modelos de ajuste de riesgo de CMS a través de API con SAS Analytics Pro (Viya) en Azure

Ejecución de modelos de ajuste de riesgo de CMS a través de API con SAS Analytics Pro (Viya) en Azure


En el artículo anterior, mostramos cómo ejecutar modelos de ajuste de riesgo CMS HCC con SAS Analytics Pro en Viya. Recuerde que usamos la interfaz de SAS Studio para acceder a los datos de entrada demográficos y de diagnóstico, configurar el código de puntuación del modelo y puntuar los datos de entrada.

En este tercer artículo, presentamos un enfoque alternativo que trae la ejecución del modelo de adaptación al riesgo CMS-HCC a través de la integración de SASPy en una aplicación Flask. Demostraremos cómo esta integración le permite a un usuario calificar a un solo paciente/miembro a pedido, utilizando entradas en un formulario web interactivo para ejecutar el código de calificación del modelo y mostrar la calificación resultante al usuario.

Usted puede estar pensando, «¿Por qué debería hacer eso? ¿No es suficiente ejecutar los modelos de ajuste de riesgo de CMS HCC manualmente bajo demanda?” Por supuesto, no hay nada de malo en ejecutar los modelos bajo demanda a través de SAS Studio y confiar en una sola persona para hacerlo.

Sin embargo, hay escenarios en los que se prefiere un enfoque automatizado que depende menos de la participación activa de una persona e integrado con una aplicación de terceros. Por ejemplo, es posible que deba ejecutar su modelo de ajuste de riesgos HCC de CMS sobre una aplicación de terceros desarrollada por sus clientes, o puede necesitar ejecutar los modelos como parte de un proceso independiente de su implementación de SAS.

En estos casos, puede aprovechar SAS, la integración de SASPy y la infraestructura en la nube para lograr el nivel de automatización e integración que necesita. En lugar de la implementación de MacBook utilizada en el artículo anterior, usaremos una implementación de SAS Analytics Pro Viya en una instancia de servidor Linux en Azure.

El siguiente es el proceso paso a paso para ejecutar el modelo de adaptación de riesgos CMS-HCC a través de la integración de la API SASPy en una aplicación Flask.

  1. La aplicación Flask obtiene los datos del formulario de entrada del navegador web como JSON
  2. Python usa SASPy para conectarse a SAS Analytics Pro Viya a través de SSH
  3. SASPy analiza la entrada JSON en tablas SAS
  4. SASPy envía el código SAS con las tablas SAS como entrada a SAS Analytics Pro en Viya
  5. SAS Analytics Pro Viya ejecuta el código y genera una tabla de salida SAS en la carpeta de salida
  6. SASPy accede a la tabla de salida de SAS y la convierte en un marco de datos de pandas
  7. Flask hace que el marco de datos vuelva a estar disponible para el navegador web como JSON

Para lograr este proceso integrado, repasaremos todos los pasos necesarios de implementación y configuración en un video. Para participar se requieren los siguientes elementos:

  • suscripción azul
  • Instancia de Azure Linux aprovisionada
  • Licencia para SAS Analytics Pro Viya: guárdela en la carpeta sasinside
  • Conocimientos de Linux para ejecutar scripts
  • Familiaridad con los contenedores Docker
  • Clonar el repositorio de GitHub provisto

Mire el video a continuación para obtener una demostración detallada de los pasos de implementación y configuración.

El video sigue todo el proceso con los pasos generales descritos aquí.

  1. Aprovisione una instancia de Azure con Ubuntu
  2. Instalar Docker en esta instancia
  3. Clonar el repositorio de GitHub
  4. Instale SAS Analytics Pro en el contenedor de Viya
  5. Configurar SSH sin contraseña
  6. Crear el contenedor de la aplicación Flask
  7. Ejecute el contenedor de la aplicación Flask
  8. Pruebe SSH sin contraseña desde el contenedor de la aplicación Flask a SAS Analytics Pro en el contenedor Viya
  9. Configurar puertos en la instancia de Azure para confirmar que es accesible desde mi máquina
  10. Ejecute la aplicación en el navegador para calificar a un paciente/miembro usando el modelo CMS HCC

Esta es la arquitectura general de la aplicación, que se puede encontrar en este repositorio de GitHub.

Si siguió la implementación y la configuración, es posible que tenga preguntas adicionales. Si se pregunta cuál es el propósito del archivo sascfg_personal.py, le dice a SASPy cómo conectarse al contenedor SAS Analytics Pro on Viya a través de SSH. usted debe proporcionarlos anfitrión, anfitrión local y más hermosa Opciones para garantizar que SASPy pueda conectarse correctamente.

Si primero ejecuta SAS Analytics Pro en el contenedor Viya, Docker probablemente asignará 172.17.0.2 como IP para ese contenedor y 172.17.0.3 para el contenedor Flask. Si sospecha que la IP es diferente, verifique el contenedor para asegurarse de que la IP sea correcta.

 
SAS_config_names   = ['ssh']
ssh                = {'saspath'  : '/opt/sas/viya/home/SASFoundation/sas',
                      'ssh'      : '/usr/bin/ssh',
                      'host'     : '172.17.0.2', # sas apro container host
                      'luser'    : 'sasdemo',
                      'localhost': '172.17.0.3', # local Python container ip address
                      'options'  : ["-fullstimer"]
                     }

Para obtener más información, consulte la página de documentación oficial.

Gracias a todos los que han contribuido a esta serie de blogs ya los que lo han seguido desde el principio. Espero que esto haya sido útil y que hayas aprendido algo de él.

*Si está interesado en obtener una licencia de SAS Analytics Pro en Viya, comuníquese con su representante de SAS o comuníquese con SAS a través del chatbot en sas.com.

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