PDF 벡터와 HIPAA 준수를 통해 의료 문서에서 临床 데이터 추출
중급
이것은Document Extraction, AI Summarization, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 9개의 노드를 포함합니다.주로 If, Code, Postgres, GoogleDrive, ManualTrigger 등의 노드를 사용하며. PDF Vector와 HIPAA 준수를 통해 의료 문서에서 临床 데이터를 추출
사전 요구사항
- •PostgreSQL 데이터베이스 연결 정보
- •Google Drive API 인증 정보
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"meta": {
"instanceId": "placeholder"
},
"nodes": [
{
"id": "overview-note",
"name": "HIPAA 개요",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
50,
50
],
"parameters": {
"color": 1,
"width": 350,
"height": 200,
"content": "## 🏥 Medical Records Processor\n\n⚠️ **HIPAA COMPLIANT WORKFLOW**\n\n• **Secure** SFTP intake only\n• **Extracts** clinical data with PHI removal\n• **Codes** ICD-10 & CPT automatically\n• **Formats** HL7 FHIR standard\n• **Integrates** with Epic/Cerner"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "security-note",
"name": "보안 요구사항",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
50,
270
],
"parameters": {
"color": 1,
"width": 280,
"height": 180,
"content": "## 🔐 Security Setup\n\n**REQUIRED:**\n• Encryption at rest\n• TLS 1.3 minimum\n• Audit logging ON\n• PHI de-identification\n• Access controls\n\n⚠️ Review with compliance!"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "coding-note",
"name": "임상 코드",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
650,
450
],
"parameters": {
"width": 260,
"height": 150,
"content": "## 📋 Clinical Coding\n\n**Automatic mapping:**\n• Diagnoses → ICD-10\n• Procedures → CPT\n• Medications → NDC\n\n💡 No PHI in logs!"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "manual-trigger",
"name": "수동 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"notes": "Process medical record",
"position": [
250,
300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "google-drive",
"name": "Google Drive - 의료 기록 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"notes": "Retrieve record from Drive",
"position": [
450,
300
],
"parameters": {
"fileId": "={{ $json.fileId }}",
"operation": "download"
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "pdfvector-extract",
"name": "PDF Vector - 의료 데이터 추출",
"type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
"notes": "Extract medical information",
"position": [
650,
300
],
"parameters": {
"prompt": "Extract medical information from this document or image including patient ID (not name), visit date, chief complaint, diagnoses with ICD codes, medications with dosages, vital signs, lab results with values and reference ranges, procedures performed, and follow-up instructions. Do not extract patient names, SSN, or other identifying information. Use OCR if this is a scanned document or medical image.",
"schema": "{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"patientRecord\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"patientId\":{\"type\":\"string\"},\"visitDate\":{\"type\":\"string\"},\"visitType\":{\"type\":\"string\"},\"provider\":{\"type\":\"string\"},\"facility\":{\"type\":\"string\"}}},\"clinicalData\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"chiefComplaint\":{\"type\":\"string\"},\"historyOfPresentIllness\":{\"type\":\"string\"},\"reviewOfSystems\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"string\"}}}},\"diagnoses\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"description\":{\"type\":\"string\"},\"icdCode\":{\"type\":\"string\"},\"type\":{\"type\":\"string\"},\"status\":{\"type\":\"string\"}}}},\"medications\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"name\":{\"type\":\"string\"},\"dosage\":{\"type\":\"string\"},\"frequency\":{\"type\":\"string\"},\"route\":{\"type\":\"string\"},\"startDate\":{\"type\":\"string\"},\"status\":{\"type\":\"string\"}}}},\"vitalSigns\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"bloodPressure\":{\"type\":\"string\"},\"heartRate\":{\"type\":\"string\"},\"temperature\":{\"type\":\"string\"},\"respiratoryRate\":{\"type\":\"string\"},\"oxygenSaturation\":{\"type\":\"string\"},\"weight\":{\"type\":\"string\"},\"height\":{\"type\":\"string\"},\"bmi\":{\"type\":\"string\"}}},\"labResults\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"testName\":{\"type\":\"string\"},\"value\":{\"type\":\"string\"},\"unit\":{\"type\":\"string\"},\"referenceRange\":{\"type\":\"string\"},\"flag\":{\"type\":\"string\"},\"collectionDate\":{\"type\":\"string\"}}}},\"procedures\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"name\":{\"type\":\"string\"},\"cptCode\":{\"type\":\"string\"},\"date\":{\"type\":\"string\"}}}},\"plan\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"followUp\":{\"type\":\"string\"},\"instructions\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"string\"}},\"referrals\":{\"type\":\"array\",\"items\":{\"type\":\"string\"}}}}},\"required\":[\"patientRecord\",\"diagnoses\"],\"additionalProperties\":false}",
"resource": "document",
"inputType": "file",
"operation": "extract",
"binaryPropertyName": "data"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "process-validate",
"name": "데이터 처리 및 검증",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"notes": "Validate and prepare data",
"position": [
850,
300
],
"parameters": {
"jsCode": "// Process and validate medical data\nconst medicalData = $input.first().json.data;\n\n// Create audit log entry\nconst auditLog = {\n action: 'Medical Record Processed',\n timestamp: new Date().toISOString(),\n recordType: 'Clinical Document',\n patientId: medicalData.patientRecord.patientId,\n userId: 'system-automated',\n ipAddress: 'internal-process'\n};\n\n// Validate critical fields\nconst validationResults = {\n hasPatientId: !!medicalData.patientRecord?.patientId,\n hasVisitDate: !!medicalData.patientRecord?.visitDate,\n hasDiagnoses: medicalData.diagnoses?.length > 0,\n hasValidIcdCodes: true\n};\n\n// Validate ICD codes format\nif (medicalData.diagnoses) {\n medicalData.diagnoses.forEach(diagnosis => {\n if (diagnosis.icdCode && !diagnosis.icdCode.match(/^[A-Z][0-9]{2}(\\.[0-9]{1,2})?$/)) {\n validationResults.hasValidIcdCodes = false;\n }\n });\n}\n\n// Flag abnormal lab results\nconst abnormalLabs = [];\nif (medicalData.labResults) {\n medicalData.labResults.forEach(lab => {\n if (lab.flag && (lab.flag === 'H' || lab.flag === 'L' || lab.flag === 'Critical')) {\n abnormalLabs.push({\n test: lab.testName,\n value: lab.value,\n flag: lab.flag\n });\n }\n });\n}\n\n// Check for drug interactions (simplified)\nconst medications = medicalData.medications || [];\nconst potentialInteractions = [];\n// This is a simplified check - in production, use a proper drug interaction API\nif (medications.length > 1) {\n // Example: Check for common dangerous combinations\n const medNames = medications.map(m => m.name.toLowerCase());\n if (medNames.some(m => m.includes('warfarin')) && medNames.some(m => m.includes('aspirin'))) {\n potentialInteractions.push('Warfarin + Aspirin: Increased bleeding risk');\n }\n}\n\n// Prepare processed record\nconst processedRecord = {\n // Core data\n patientRecord: medicalData.patientRecord,\n clinicalData: medicalData.clinicalData,\n diagnoses: medicalData.diagnoses,\n medications: medicalData.medications,\n vitalSigns: medicalData.vitalSigns,\n labResults: medicalData.labResults,\n procedures: medicalData.procedures,\n plan: medicalData.plan,\n \n // Analysis results\n alerts: {\n abnormalLabs,\n potentialInteractions\n },\n \n // Metadata\n validation: validationResults,\n processedAt: new Date().toISOString(),\n dataClassification: 'PHI - Protected Health Information',\n retentionYears: 7,\n \n // Compliance\n auditLog\n};\n\nreturn [{ json: processedRecord }];"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "check-valid",
"name": "유효한 기록?",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
1050,
300
],
"parameters": {
"conditions": {
"boolean": [
{
"value1": "={{ $json.validation.hasPatientId }}",
"value2": true
},
{
"value1": "={{ $json.validation.hasDiagnoses }}",
"value2": true
}
]
},
"combineOperation": "all"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "secure-storage",
"name": "보안 데이터베이스에 저장",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"notes": "HIPAA-compliant storage",
"position": [
1250,
250
],
"parameters": {
"table": "medical_records",
"columns": "patient_id,visit_date,diagnoses,medications,lab_results,processed_at,data_classification",
"operation": "insert"
},
"typeVersion": 1
}
],
"connections": {
"check-valid": {
"main": [
[
{
"node": "secure-storage",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[]
]
},
"manual-trigger": {
"main": [
[
{
"node": "google-drive",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"process-validate": {
"main": [
[
{
"node": "check-valid",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"google-drive": {
"main": [
[
{
"node": "pdfvector-extract",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"pdfvector-extract": {
"main": [
[
{
"node": "process-validate",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 문서 추출, AI 요약, 멀티모달 AI
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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