Contexto empresarial
Una empresa farmacéutica necesita procesar millones de informes de ensayos clínicos. Disponen de una ontología compleja con miles de nombres de medicamentos y efectos adversos. El objetivo es probar el rendimiento y la estabilidad de la acción al compilar un gran volumen de reglas generadas programáticamente.
Preparación de datos
Generación simulada de 10,000 reglas de conceptos farmacéuticos.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.reglas_farma; |
| 3 | LENGTH rule_id $20 config $100; |
| 4 | DO i=1 to 10000; |
| 5 | rule_id=cats('R', i); |
| 6 | config=cats('CONCEPT:MEDICAMENTO_', i); |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 |
Étapes de réalisation
1
Ejecución de la compilación con inclusión de entidades predefinidas (fechas, personas) sobre un gran set de reglas.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | textRuleDevelop.compileConcept / |
| 3 | TABLE={name='reglas_farma', caslib='casuser'} |
| 4 | config='config' |
| 5 | ruleId='rule_id' |
| 6 | enablePredefined=TRUE |
| 7 | casOut={name='modelo_farma_v1', caslib='casuser', replace=TRUE}; |
| 8 | RUN; |
2
Validación de la existencia del binario de salida.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.tableDetails / TABLE={name='modelo_farma_v1', caslib='casuser'}; |
| 4 | RUN; |
| 5 |
Resultado esperado
La acción debe completar la compilación sin errores de memoria, generando un archivo binario único en 'modelo_farma_v1' que encapsula las 10,000 reglas personalizadas más las entidades estándar del sistema.