

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Transkribieren einer Audiodatei eines medizinischen Gesprächs
<a name="batch-medical-conversation"></a>

Verwenden Sie einen Batch-Transkriptionsauftrag, um Audiodateien von medizinischen Gesprächen zu transkribieren. Damit können Sie einen Arzt-Patienten-Dialog transkribieren. Sie können einen Batch-Transkriptionsauftrag entweder über die [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html)-API oder AWS-Managementkonsole starten.

Wenn Sie einen medizinischen Transkriptionsauftrag mit der [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html)-API starten, geben Sie `PRIMARYCARE` als Wert für den Parameter `Specialty` an. 

## AWS-Managementkonsole
<a name="batch-med-conversation-console"></a>

**Transkription eines Arzt-Patienten-Dialogs (AWS-Managementkonsole)**

 AWS-Managementkonsole ****Um den zum Transkribieren eines Dialogs zwischen Arzt und Patient zu verwenden, erstellen Sie einen Transkriptionsauftrag und wählen Sie Konversation als Audioeingabetyp.****

1. Melden Sie sich an der [AWS-Managementkonsole](https://console.aws.amazon.com/transcribe/) an.

1. **Wählen Sie im Navigationsbereich unter Amazon Transcribe Medizinisch die Option Transkriptionsaufträge aus.**

1. Wählen Sie **Job erstellen** aus.

1. Geben Sie auf der Seite **Auftragsdetails angeben** unter **Auftragseinstellungen ** Folgendes an.

   1. **Name** – der Name des Transkriptionsauftrags.

   1. **Art des Audioeingangs** - **Konversation**

1. Geben Sie für die übrigen Felder den Amazon S3 Speicherort Ihrer Audiodatei an und geben Sie an, wo Sie die Ausgabe Ihres Transkriptionsauftrags speichern möchten.

1. Wählen Sie **Next**.

1. Wählen Sie **Erstellen** aus.

## API
<a name="batch-med-conversation-api"></a>

**So transkribieren Sie ein medizinisches Gespräch mit einem Batch-Transkriptionsauftrag (API)**
+ Für die [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html)-API geben Sie Folgendes an.

  1. Geben Sie unter `MedicalTranscriptionJobName`einen Namen an, der in AWS-Konto eindeutig ist.

  1. Geben Sie unter `LanguageCode` den Sprachcode an, der der in Ihrer Audiodatei gesprochenen Sprache entspricht, sowie die Sprache Ihres Wortschatzfilters.

  1. Geben Sie unter `MediaFileUri`-Parameter des `Media`-Objekts den Namen der Audiodatei an, die Sie transkribieren möchten.

  1. Geben Sie unter `Specialty` das medizinische Fachgebiet des Arztes, der in der Audiodatei spricht, als `PRIMARYCARE` an.

  1. Legen Sie für `Type` die Option `CONVERSATION` fest.

  1. Unter `OutputBucketName` geben Sie den Amazon S3 -Bucket an, in dem die Transkriptionsergebnisse gespeichert werden.

  Im Folgenden finden Sie eine Beispielanforderung, mit der AWS SDK für Python (Boto3) eine medizinische Konversation eines `PRIMARYCARE` Facharztes und eines Patienten transkribiert wird.

  ```
  from __future__ import print_function
  import time
  import boto3
  transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
  job_name = "my-first-med-transcription-job"
  job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-audio-file.flac"
  transcribe.start_medical_transcription_job(
        MedicalTranscriptionJobName = job_name,
        Media = {
          'MediaFileUri': job_uri
        },
        OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
        OutputKey = 'output-files/',
        LanguageCode = 'en-US',
        Specialty = 'PRIMARYCARE',
        Type = 'CONVERSATION'
    )
  
  while True:
      status = transcribe.get_medical_transcription_job(MedicalTranscriptionJobName = job_name)
      if status['MedicalTranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
          break
      print("Not ready yet...")
      time.sleep(5)
  print(status)
  ```

Der folgende Beispielcode zeigt die Transkriptionsergebnisse eines Arzt-Patienten-Gesprächs.

```
{
    "jobName": "conversation-medical-transcription-job",
    "accountId": "111122223333",
    "results": {
        "transcripts": [
            {
                "transcript": "... come for a follow up visit today..."
            }
        ],
        "items": [
            {
            ...
                "start_time": "4.85",
                "end_time": "5.12",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "come"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.12",
                "end_time": "5.29",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "for"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.29",
                "end_time": "5.33",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9955",
                        "content": "a"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.33",
                "end_time": "5.66",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9754",
                        "content": "follow"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.66",
                "end_time": "5.75",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9754",
                        "content": "up"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.75",
                "end_time": "6.02",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "visit"
                    }
                ]
                ...
    },
    "status": "COMPLETED"
}
```

## AWS CLI
<a name="batch-med-conversation-cli"></a>

**Transkribieren eines medizinischen Gesprächs mit Hilfe eines Batch-Transkriptionsauftrags (AWS CLI)**
+ Führen Sie folgenden Code aus.

  ```
                      
  aws transcribe start-medical-transcription-job \
  --region us-west-2 \
  --cli-input-json file://example-start-command.json
  ```

  Der folgende Code zeigt den Inhalt von `example-start-command.json`.

  ```
  {
        "MedicalTranscriptionJobName": "my-first-med-transcription-job",        
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-audio-file.flac"
        },
        "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
        "OutputKey": "my-output-files/", 
        "LanguageCode": "en-US",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
  ```