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# Transcription d’un fichier audio d’une conversation médicale
<a name="batch-medical-conversation"></a>

Utilisez une tâche de transcription par lots pour transcrire les fichiers audio de conversations médicales. Vous pouvez l’utiliser pour transcrire un dialogue entre un médecin et son patient. Vous pouvez démarrer une tâche de transcription par lots dans l’API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) ou la AWS Management Console.

Lorsque vous démarrez une tâche de transcription médicale avec l’API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), vous spécifiez `PRIMARYCARE` comme valeur du paramètre `Specialty`. 

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

**Pour transcrire un dialogue entre un médecin et son patient (AWS Management Console)**

**Pour utiliser le AWS Management Console pour transcrire un dialogue clinicien-patient, créez une tâche de transcription et choisissez le type d'entrée **Conversation for Audio**.**

1. Connectez-vous à la [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).

1. Dans le volet de navigation, sous Amazon Transcribe Medical, sélectionnez **Transcription jobs**.

1. Choisissez **Créer une tâche**.

1. Sur la page **Spécifier les détails de la tâche**, sous **Paramètres de la tâche**, indiquez les valeurs suivantes :

   1. **Nom** : nom de la tâche de transcription.

   1. **Type d’entrée audio** : **Conversation**

1. Pour les autres champs, spécifiez l' Amazon S3 emplacement de votre fichier audio et l'endroit où vous souhaitez stocker le résultat de votre travail de transcription.

1. Choisissez **Suivant**.

1. Choisissez **Créer**.

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

**Pour transcrire une conversation médicale à l’aide d’une tâche de transcription par lots (API)**
+ Pour l’API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), spécifiez ce qui suit.

  1. Pour `MedicalTranscriptionJobName`, spécifiez un nom unique dans votre Compte AWS.

  1. Pour `LanguageCode`, spécifiez le code de langue correspondant à la langue parlée dans votre fichier audio et la langue de votre filtre de vocabulaire.

  1. Pour le paramètre `MediaFileUri` de l’objet `Media`, spécifiez le nom du fichier audio que vous souhaitez transcrire.

  1. Pour `Specialty`, indiquez `PRIMARYCARE` comme spécialité médicale du médecin qui parle dans le fichier audio.

  1. Pour `Type`, spécifiez `CONVERSATION`.

  1. Pour `OutputBucketName`, spécifiez le compartiment Amazon S3 dans lequel stocker les résultats de transcription.

  Voici un exemple de demande qui utilise le AWS SDK pour Python (Boto3) pour transcrire une conversation médicale entre un clinicien de la `PRIMARYCARE` spécialité et un patient.

  ```
  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)
  ```

L’exemple de code suivant montre les résultats de transcription d’une conversation entre un médecin et son patient.

```
{
    "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>

**Pour transcrire une conversation médicale à l’aide d’une tâche de transcription par lots (AWS CLI)**
+ Exécutez le code suivant.

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

  Le code suivant affiche le contenu du fichier `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"
    }
  ```