Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Collegamento ontologico
Usa Amazon Comprehend Medical per rilevare entità nel testo clinico e collegarle a concetti di ontologie mediche standardizzate, tra cui RxNorm le knowledge base ICD-10-CM e SNOMED CT. Puoi eseguire analisi sia su singoli file che come analisi in batch su documenti di grandi dimensioni o più file archiviati in un Amazon Simple Storage Service (S3).
# Collegamento ICD-10-CM
Usa Infer ICD10 CM per rilevare possibili condizioni mediche come entità e collegarle ai codici della versione 2026 della [Classificazione internazionale delle malattie, decima revisione, modifica clinica (ICD-10-CM](https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm/?CDC_AAref_Val=https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm.htm)). L'ICD-10-CM è fornito dai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC).
Quando vengono rilevate condizioni mediche, `InferICD10CM` restituisce i codici e le descrizioni ICD-10-CM corrispondenti. Le condizioni rilevate sono elencate in ordine decrescente di confidenza. I punteggi indicano la fiducia nell'accuratezza delle entità corrispondenti ai concetti presenti nel testo. Le informazioni correlate come la storia familiare, i segni, i sintomi e la negazione sono riconosciute come tratti caratteristici. Informazioni aggiuntive come le designazioni anatomiche e l'acuità sono elencate come attributi.
Infer ICD10 CM è adatto per i seguenti scenari:
+ Assistenza alla codifica medica professionale delle cartelle cliniche dei pazienti
+ Studi e sperimentazioni cliniche
+ Integrazione con un sistema software medico
+ Diagnosi e diagnosi precoci
+ Gestione della salute della popolazione
## Categoria ICD-10-CM
**Infer ICD10 CM** rileva le entità nella categoria. `MEDICAL_CONDITION` Ulteriori informazioni correlate vengono inoltre rilevate e collegate come attributi o tratti.
## Tipi ICD-10-CM
**Infer ICD10 CM** rileva le entità dei tipi e. `DX_NAME` `TIME_EXPRESSION`
## Caratteristiche ICD-10-CM
**Infer ICD10 CM** rileva le seguenti informazioni contestuali come tratti:
+ `DIAGNOSIS`: Identificazione di una condizione medica determinata dalla valutazione dei sintomi.
+ `HYPOTHETICAL`: Un'indicazione che una condizione medica è espressa come ipotesi.
+ `LOW_CONFIDENCE`: Indicazione che una condizione medica è espressa come caratterizzata da un'elevata incertezza. Ciò non è direttamente correlato ai punteggi di confidenza forniti.
+ `NEGATION`: Un'indicazione che una condizione medica non è presente.
+ `PERTAINS_TO_FAMILY`: Un'indicazione che una condizione medica è rilevante per la famiglia del paziente, non per il paziente.
+ `SIGN`: Una condizione medica segnalata dal medico.
+ `SYMPTOM`: Una condizione medica segnalata dal paziente.
## Attributi ICD-10-CM
**Infer ICD10 CM** rileva le seguenti informazioni contestuali come attributi:
+ `DIRECTION`: Termini direzionali. Ad esempio, sinistro, destro, mediale, laterale, superiore, inferiore, posteriore, anteriore, distale, prossimale, controlaterale, bilaterale, omolaterale, dorsale o ventrale.
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: Posizione anatomica.
+ `ACUITY:`Determinazione di un caso di malattia, ad esempio cronica, acuta, improvvisa, persistente o graduale. Questo vale solo per il `MEDICAL_CONDITION` tipo.
+ `QUALITY`: qualsiasi termine descrittivo della condizione medica, ad esempio stadio o grado.
## Categoria di espressione temporale
La `TIME_EXPRESSION` categoria rileva le entità legate al tempo. Ciò include entità come date ed espressioni temporali come «tre giorni fa», «oggi», «attualmente», «giorno di ammissione», «mese scorso» o «16 giorni». I risultati di questa categoria vengono restituiti solo se associati a un'entità. Ad esempio, l'espressione «Ieri al paziente è stata diagnosticata l'influenza» verrebbe restituita `Yesterday` come un'`TIME_EXPRESSION`entità che si sovrappone all'`DX_NAME`entità «influenza». Tuttavia, «ieri» non verrebbe riconosciuto come un'entità nell'espressione «ieri, il paziente ha portato a spasso il cane».
## Tipi
Il tipo riconosciuto `TIME_EXPRESSION` è`TIME_TO_DX_NAME`: la data in cui si è verificata una condizione medica. L'attributo per questo tipo è`DX_NAME`.
## Tipo di relazione
`RELATIONSHIP_TYPE`Si riferisce alla relazione tra un'entità e un attributo. Il riconosciuto `RELATIONSHIP_TYPE` è`OVERLAP`: `TIME_EXPRESSION` concorda con l'entità rilevata.
## Esempi di input e risposta
**Nota**
Per una sintassi specifica di input e risposta dell'API, consulta [Infer ICD10 CM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferICD10CM.html) nell'*Amazon Comprehend* Medical API Reference.
Il seguente esempio di testo di input mostra come funziona l'`InferICD10CM`operazione. Per visualizzare tutto il testo inserito, scorri il pulsante **Copia**.
```
"The patient is a 71-year-old female patient of Dr. X. The patient presented to the emergency room last evening with approximately 7 to 8 day history of abdominal pain which has been persistent. She has had no nausea and vomiting, but has had persistent associated anorexia. She is passing flatus, but had some obstipation symptoms with the last bowel movement two days ago. She denies any bright red blood per rectum and no history of recent melena. Her last colonoscopy was approximately 5 years ago with Dr. Y. She has had no definite fevers or chills and no history of jaundice. The patient denies any significant recent weight loss."
```
L'`InferICD10CM`operazione restituisce il seguente output in formato JSON (abbreviato per brevità).
```
{
"Entities": [
{
"Id": 1,
"Text": "abdominal pain",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": Float,
"BeginOffset": 153,
"EndOffset": 167,
"Attributes": [
{
"Type": "ACUITY",
"Score": Float,
"RelationshipScore": Float,
"Id": 2,
"BeginOffset": 183,
"EndOffset": 193,
"Text": "persistent",
"Traits": []
}
],
"Traits": [
{
"Name": "SYMPTOM",
"Score": Float
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Unspecified abdominal pain",
"Code": "R10.9",
"Score": Float
},
{
"Description": "Epigastric pain",
"Code": "R10.13",
"Score": Float
},
{
"Description": "Lower abdominal pain, unspecified",
"Code": "R10.30",
"Score": Float
},
{
"Description": "Generalized abdominal pain",
"Code": "R10.84",
"Score": Float
},
{
"Description": "Upper abdominal pain, unspecified",
"Code": "R10.10",
"Score": Float
}
]
}
...
"ModelVersion": "3.3.0.20251001"
}
```
`InferICD10CM`riconosce anche quando un'entità viene negata nel testo. Ad esempio, se un paziente non presenta alcun sintomo, sia il sintomo che la negazione vengono identificati come tratti e elencati con un punteggio di confidenza. In base all'input dell'esempio precedente, il sintomo `Nausea` verrà elencato sotto `NEGATION` perché il paziente non avverte nausea.
```
{
"Id": 3,
"Text": "nausea",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": Float,
"BeginOffset": 210,
"EndOffset": 216,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "SYMPTOM",
"Score": Float
},
{
"Name": "NEGATION",
"Score": Float
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Nausea with vomiting, unspecified",
"Code": "R11.2",
"Score": Float
},
{
"Description": "Nausea",
"Code": "R11.0",
"Score": Float
}
]
}
```
# RxNorm collegando
Utilizzare l'**InferRxNorm**operazione per identificare i farmaci elencati nella cartella clinica di un paziente come entità. L'operazione collega inoltre tali entità agli identificatori concettuali (rxCUI) contenuti [ RxNorm nel database della National Library of Medicine](https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/docs/rxnormfiles.html ). La fonte di ogni RxCUI è il 2022-11-07 and Release. RxNorm RxTerms Ogni RxCUI è unico per diversi dosaggi e forme di dose. Amazon Comprehend Medical elenca i CUIs Rx potenzialmente corrispondenti per ogni farmaco rilevato in ordine decrescente in base al punteggio di confidenza. Usa i codici RxCUI per un'analisi a valle che non è possibile con testo non strutturato. Le informazioni correlate come intensità, frequenza, dose, forma di dose e via di somministrazione sono elencate come attributi in formato JSON.
Puoi utilizzare **InferRxNorm** per gli scenari seguenti:
+ Esame dei farmaci assunti dal paziente.
+ Prevenzione delle reazioni potenzialmente negative tra i nuovi farmaci prescritti e i farmaci che il paziente sta attualmente assumendo.
+ Screening per l'inclusione negli studi clinici basato sull'anamnesi farmacologica utilizzando il RxCUI.
+ Verifica se il dosaggio e la frequenza di un farmaco sono appropriati.
+ Screening per usi, indicazioni ed effetti collaterali dei farmaci.
+ Gestione della salute della popolazione.
## Avviso importante
Il **InferRxNorm**funzionamento di Amazon Comprehend Medical non sostituisce consulenze, diagnosi o trattamenti medici professionali. Identificare la soglia di confidenza giusta per il caso d'uso e utilizzare soglie di confidenza elevata in situazioni che richiedono un'elevata precisione. Usa le operazioni di Amazon Comprehend Medical negli *scenari* di assistenza ai pazienti solo dopo averne verificato l'accuratezza e aver ricevuto un giudizio approfondito da professionisti medici qualificati.
## RxNorm categoria
**InferRxNorm**rileva le entità nella `MEDICATION` categoria. Rileva inoltre informazioni correlate aggiuntive collegate come attributi o caratteristiche.
## RxNorm tipi
I tipi di entità della `Medication` categoria sono
+ `BRAND_NAME`: Il marchio protetto da copyright del farmaco o dell'agente terapeutico.
+ `GENERIC_NAME`: nome diverso dal marchio, nome dell'ingrediente o miscela di formula del farmaco o dell'agente terapeutico.
## RxNorm attributi
+ `DOSAGE`: La quantità di farmaco ordinata.
+ `DURATION`: Per quanto tempo deve essere somministrato il farmaco.
+ `FORM`: La forma del farmaco.
+ `FREQUENCY`: Con che frequenza somministrare il farmaco.
+ `RATE`: La velocità di somministrazione del farmaco (principalmente per infusioni di farmaci o IVs).
+ `ROUTE_OR_MODE`: Il metodo di somministrazione di un farmaco.
+ `STRENGTH`: La forza del farmaco.
## RxNorm tratti
+ `NEGATION`: Qualsiasi indicazione che il paziente *non* stia assumendo un farmaco.
+ `PAST_HISTORY`: Indicazione che un farmaco rilevato proviene dal passato del paziente (precedente all'incontro in corso).
## Esempi di input e risposta
**Nota**
Per una sintassi specifica di input e risposta dell'API, consulta [InferRxNorm](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferRxNorm.html)*Amazon Comprehend Medical* API Reference.
Il seguente esempio di testo di input mostra come funziona l'`InferRxNorm`operazione. Per visualizzare tutto il testo inserito, scorri il pulsante **Copia**.
```
"fluoride topical ( fluoride 1.1 % topical gel ) 1 application Topically daily Brush onto teeth before bed time , spit , do not rinse, eat or drink for 20-30 minutes"
```
L'`InferRxNorm`operazione restituisce il seguente output in formato JSON:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 1,
"Text": "fluoride",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Score": Float,
"BeginOffset": 19,
"EndOffset": 27,
"Attributes": [],
"Traits": [],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "fluorine",
"Code": "1310123",
"Score": Float
},
{
"Description": "sodium fluoride",
"Code": "9873",
"Score": Float
},
{
"Description": "magnesium fluoride",
"Code": "1435860",
"Score": Float
},
{
"Description": "sulfuryl fluoride",
"Code": "2289224",
"Score": Float
},
{
"Description": "acidulated phosphate fluoride",
"Code": "236",
"Score": Float
}
]
}
],
"ModelVersion": "3.3.0.20221107"
}
```
Utilizzando il seguente testo di input, l'`InferRxNorm`operazione riconosce anche il tratto di negazione.
```
'patient is not on warfarin'
```
L'`InferRxNorm`operazione restituisce il seguente output in formato JSON:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 1,
"Text": "warfarin",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Score": Float,
"BeginOffset": 18,
"EndOffset": 26,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "NEGATION",
"Score": Float
}
],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "warfarin",
"Code": "11289",
"Score": Float
},
{
"Description": "warfarin sodium 2 MG Oral Tablet",
"Code": "855302",
"Score": Float
},
{
"Description": "warfarin sodium 10 MG Oral Tablet",
"Code": "855296",
"Score": Float
},
{
"Description": "warfarin sodium 2 MG Oral Tablet [Coumadin]",
"Code": "855304",
"Score": Float
},
{
"Description": "warfarin sodium 10 MG Oral Tablet [Jantoven]",
"Code": "855300",
"Score": Float
}
]
}
],
"ModelVersion": "3.3.0.20221107"
}
```
# Collegamento SNOMED CT
Usa **InfersnomeDCT** per individuare le entità mediche e collegarle ai concetti della versione 2022-03 della nomenclatura sistematizzata della medicina, termini clinici (SNOMED CT). SNOMED CT ti offre un vocabolario completo di concetti medici, tra cui condizioni mediche e anatomia, test medici, trattamenti e procedure. [Per saperne di più su SNOMED CT, visita SNOMED CT.](https://www.snomed.org/value-of-snomedct)
Per ogni entità medica rilevata, Amazon Comprehend Medical elenca i cinque IDs concetti e le descrizioni principali di SNOMED CT associati al concetto medico, insieme a un punteggio di confidenza per indicare l'affidabilità del modello nella sua previsione. I concetti SNOMED CT IDs sono elencati in ordine decrescente di confidenza insieme ai punteggi di confidenza. Il concetto SNOMED CT IDs può quindi essere utilizzato per strutturare i dati clinici dei pazienti per la codifica medica, la reportistica o l'analisi clinica quando li si utilizza con la poligerarchia SNOMED CT.
**InfersnomedCT è disponibile** per i clienti negli Stati Uniti. [Per informazioni su SNOMED CT in altri paesi e informazioni sulle licenze SNOMED CT, vedere SNOMED CT.](https://www.snomed.org/value-of-snomedct)
**InfersnomEDCT è adatto** per i seguenti scenari:
+ Assistenza per la codifica medica professionale nelle cartelle cliniche dei pazienti
+ Studi e sperimentazioni cliniche
+ Gestione della salute della popolazione
**InfersnomeDCT** rileva le entità nelle seguenti categorie. Ulteriori informazioni contestuali vengono inoltre rilevate e collegate come attributi o tratti.
+ `MEDICAL_CONDITION`: I segni, i sintomi e le diagnosi delle condizioni mediche.
+ `ANATOMY`: Le parti del corpo o dei sistemi corporei e l'ubicazione di tali parti o sistemi.
+ `TEST_TREATMENT_PROCEDURE`: Le procedure utilizzate per determinare una condizione medica.
## Categoria di anatomia
La `ANATOMY` categoria rileva i riferimenti alle parti del corpo o ai sistemi corporei e le posizioni di tali parti o sistemi.
### Attributes
Per la `ANATOMY` categoria vengono rilevati i seguenti attributi:
+ `DIRECTION`: Termini direzionali. Ad esempio, sinistro, destro, mediale, laterale, superiore, inferiore, posteriore, anteriore, distale, prossimale, controlaterale, bilaterale, omolaterale, dorsale o ventrale.
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: Sistemi corporei, posizioni o regioni anatomiche e siti corporei.
## Categoria di condizione medica
La `MEDICAL_CONDITION` categoria rileva i segni, i sintomi e le diagnosi delle condizioni mediche.
### Tipo
Per la categoria **MEDICAL\$1CONDITION**, viene rilevato il tipo seguente:
+ `DX_NAME:`Identificazione di una condizione medica determinata dalla valutazione dei sintomi.
### Attributes
Per la `MEDICAL_CONDITION` categoria vengono rilevati i seguenti attributi:
+ `ACUITY:`Determinazione del tipo di malattia, ad esempio cronica, acuta, improvvisa, persistente o graduale.
+ `QUALITY:`Qualsiasi termine descrittivo della condizione medica, ad esempio stadio o grado.
+ `DIRECTION`: Termini direzionali. Ad esempio, mediale sinistro, destro, laterale, superiore, inferiore, posteriore, anteriore, distale, prossimale, controlaterale, bilaterale, omolaterale, dorsale o ventrale.
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: Sistemi corporei, posizioni o regioni anatomiche e siti corporei.
### Tratti
Per la categoria vengono rilevate le seguenti `MEDICAL_CONDITION` caratteristiche:
+ `DIAGNOSIS`: Una condizione medica determinata come causa o risultato dei sintomi. I sintomi possono essere rilevati attraverso reperti fisici, referti di laboratorio o radiologici o altri mezzi.
+ `HYPOTHETICAL`: Un'indicazione che una condizione medica è espressa come ipotesi.
+ `LOW_CONFIDENCE`: Indicazione che una condizione medica è espressa come caratterizzata da un'elevata incertezza. Ciò non è direttamente correlato ai punteggi di confidenza forniti.
+ `NEGATION`: Un'indicazione che una condizione medica non è presente.
+ `PERTAINS_TO_FAMILY`: Un'indicazione che una condizione medica è rilevante per la famiglia del paziente, non per il paziente.
+ `SIGN`: Una condizione medica segnalata dal medico.
+ `SYMPTON`: Una condizione medica segnalata dal paziente.
## Categoria di test, trattamento e procedura
La `TEST_TREATMENT_PROCEDURE` categoria rileva le procedure utilizzate per determinare una condizione medica.
### Tipo
Per la categoria **TEST\$1TREATMENT\$1PROCEDURE**, vengono rilevati i seguenti tipi:
+ `PROCEDURE_NAME:`Interventi eseguiti sul paziente per trattare una condizione medica o fornire assistenza al paziente.
+ `TEST_NAME:`Procedure eseguite su un paziente per la diagnosi, la misurazione, lo screening o una valutazione che potrebbe avere un valore risultante. Ciò include qualsiasi procedura, processo, valutazione o valutazione per determinare una diagnosi, per escludere o individuare una condizione o per scalare o assegnare un punteggio a un paziente.
+ `TREATMENT_NAME:`Interventi eseguiti per combattere una malattia o un disturbo. Ciò include farmaci, come antivirali e vaccinazioni.
### Attributes
Per la categoria **TEST\$1TREATMENT\$1PROCEDURE**, vengono rilevati i seguenti attributi:
+ `TEST_NAME:`Il test diagnostico eseguito.
+ `TEST_VALUE:`I risultati numerici di un test diagnostico.
+ `TEST_UNIT:`Le unità associate a un `TEST_VALUE:` risultato.
+ `PROCEDURE_NAME:`Il nome di un intervento chirurgico o di una procedura medica eseguita.
+ `TREATMENT_NAME:`Il nome di un trattamento somministrato a un paziente.
### Tratti
+ `FUTURE`: Un'indicazione che un test, un trattamento o una procedura si riferisce a un'azione o a un evento che si verificherà dopo l'oggetto delle note.
+ `HYPOTHETICAL`: Un'indicazione che un test, un trattamento o una procedura sono espressi come ipotesi
+ `NEGATION`: Un'indicazione che un risultato o un'azione è negativo o non viene eseguito.
+ `PAST_HISTORY`: Un'indicazione che un test, un trattamento o una procedura appartengono al passato del paziente (prima dell'incontro in corso).
## Dettagli SNOMED CT
Nella risposta JSON sono inclusi i dettagli SNOMED CT, che includono le seguenti informazioni:
+ `EDITION:`È supportata solo l'edizione americana.
+ `VERSIONDATE: `Il timbro della data della versione SNOMED CT utilizzata.
+ `LANGUAGE:`L'analisi in lingua inglese (US-EN) è supportata.
## Esempi di input e risposta
**Nota**
*Per una sintassi specifica di input e risposta dell'API, consulta [InfersnomeDCT](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferSNOMEDCT.html) nell'Amazon Comprehend Medical API Reference.*
Il seguente testo di input di esempio mostra come funziona l'operazione. `InferSNOMEDCT` Per visualizzare tutto il testo inserito, scorri il pulsante **Copia**.
```
"HEENT : Boggy inferior turbinates, No oropharyngeal lesion"
```
L'`InferSNOMEDCT`operazione restituisce il seguente output in formato JSON.
```
{
"Entities": [
{
"Category": "ANATOMY",
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 5,
"Text": "HEENT",
"Traits": [],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "69536005",
"Score": Float,
"Description": "Head structure (body structure)"
},
{
"Code": "429031000124106",
"Score": Float,
"Description": "Review of systems, head, ear, eyes, nose and throat (procedure)"
},
{
"Code": "385383008",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat structure (body structure)"
},
{
"Code": "64237003",
"Score": Float,
"Description": "Structure of left half of head (body structure)"
},
{
"Code": "113028003",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat examination (procedure)"
}
],
"Score": Float,
"Attributes": [],
"Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Id": 0
},
{
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 33,
"Text": "Boggy inferior turbinates",
"Traits": [
{
"Score": Float,
"Name": "SIGN"
}
],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "254477009",
"Score": Float,
"Description": "Tumor of inferior turbinate (disorder)"
},
{
"Code": "260762006",
"Score": Float,
"Description": "Choroidal invasion status (attribute)"
},
{
"Code": "2455009",
"Score": Float,
"Description": "Revision of lumbosubarachnoid shunt (procedure)"
},
{
"Code": "19883003",
"Score": Float,
"Description": "Atrophy of nasal turbinates (disorder)"
},
{
"Code": "256723009",
"Score": Float,
"Description": "Inferior turbinate flap (substance)"
}
],
"Score": Float,
"Attributes": [
{
"Category": "ANATOMY",
"RelationshipScore": Float,
"EndOffset": 5,
"Text": "HEENT",
"Traits": [],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "69536005",
"Score": Float,
"Description": "Head structure (body structure)"
},
{
"Code": "429031000124106",
"Score": Float,
"Description": "Review of systems, head, ear, eyes, nose and throat (procedure)"
},
{
"Code": "385383008",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat structure (body structure)"
},
{
"Code": "64237003",
"Score": Float,
"Description": "Structure of left half of head (body structure)"
},
{
"Code": "113028003",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat examination (procedure)"
}
],
"Score": Float,
"RelationshipType": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Id": 0,
"BeginOffset": 0
}
],
"Type": "DX_NAME",
"Id": 1
},
{
"Category": "ANATOMY",
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 33,
"Text": "turbinates",
"Traits": [],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "310607007",
"Score": Float,
"Description": "Sarcoidosis of inferior turbinates (disorder)"
},
{
"Code": "80153006",
"Score": Float,
"Description": "Segmented neutrophil (cell)"
},
{
"Code": "46607005",
"Score": Float,
"Description": "Nasal turbinate structure (body structure)"
},
{
"Code": "6553002",
"Score": Float,
"Description": "Inferior nasal turbinate structure (body structure)"
},
{
"Code": "254477009",
"Score": Float,
"Description": "Tumor of inferior turbinate (disorder)"
}
],
"Score": Float,
"Attributes": [],
"Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Id": 3
},
{
"Category": "ANATOMY",
"BeginOffset": 39,
"EndOffset": 52,
"Text": "oropharyngeal",
"Traits": [],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "31389004",
"Score": Float,
"Description": "Oropharyngeal structure (body structure)"
},
{
"Code": "33431000119109",
"Score": Float,
"Description": "Lesion of oropharynx (disorder)"
},
{
"Code": "263376008",
"Score": Float,
"Description": "Entire oropharynx (body structure)"
},
{
"Code": "716151000",
"Score": Float,
"Description": "Structure of oropharynx and/or hypopharynx and/or larynx (body structure)"
},
{
"Code": "764786007",
"Score": Float,
"Description": "Oropharyngeal (intended site)"
}
],
"Score": Float,
"Attributes": [],
"Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Id": 5
},
{
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"BeginOffset": 39,
"EndOffset": 59,
"Text": "oropharyngeal lesion",
"Traits": [
{
"Score": Float,
"Name": "SIGN"
}
],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "31389004",
"Score": Float,
"Description": "Oropharyngeal structure (body structure)"
},
{
"Code": "33431000119109",
"Score": Float,
"Description": "Lesion of oropharynx (disorder)"
},
{
"Code": "764786007",
"Score": Float,
"Description": "Oropharyngeal (intended site)"
},
{
"Code": "418664002",
"Score": Float,
"Description": "Oropharyngeal route (qualifier value)"
},
{
"Code": "110162001",
"Score": Float,
"Description": "Abrasion of oropharynx (disorder)"
}
],
"Score": Float,
"Attributes": [
{
"Category": "ANATOMY",
"RelationshipScore": Float,
"EndOffset": 5,
"Text": "HEENT",
"Traits": [],
"SNOMEDCTConcepts": [
{
"Code": "69536005",
"Score": Float,
"Description": "Head structure (body structure)"
},
{
"Code": "429031000124106",
"Score": Float,
"Description": "Review of systems, head, ear, eyes, nose and throat (procedure)"
},
{
"Code": "385383008",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat structure (body structure)"
},
{
"Code": "64237003",
"Score": Float,
"Description": "Structure of left half of head (body structure)"
},
{
"Code": "113028003",
"Score": Float,
"Description": "Ear, nose and throat examination (procedure)"
}
],
"Score": Float,
"RelationshipType": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
"Id": 0,
"BeginOffset": 0
}
],
"Type": "DX_NAME",
"Id": 4
}
],
"SNOMEDCTDetails": {
"Edition": "US",
"VersionDate": "20200901",
"Language": "en"
},
"Characters": {
"OriginalTextCharacters": 59
},
"ModelVersion": "3.3.0.20220301"
}
```
# Ontologia che collega l'analisi in batch
Usa Amazon Comprehend Medical per rilevare entità nel testo clinico archiviato in un bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e collegare tali entità a ontologie standardizzate. Puoi utilizzare l'ontologia che collega l'analisi in batch per analizzare una raccolta di documenti o un singolo documento con un massimo di 20.000 caratteri. Utilizzando la console o l'ontology linking batch API, è possibile eseguire operazioni per avviare, interrompere, elencare e descrivere i processi di analisi in batch in corso.
Per informazioni sui prezzi per l'analisi dei lotti e altre operazioni di Amazon Comprehend Medical, [consulta la pagina dei prezzi di Amazon Comprehend](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/pricing/) Medical.
## Esecuzione di analisi in batch
Puoi eseguire un processo di analisi in batch utilizzando la console Amazon Comprehend Medical o le operazioni dell'API batch di Amazon Comprehend Medical.
### Esecuzione di analisi in batch utilizzando le operazioni API
**Prerequisiti**
Quando utilizzi l'API Amazon Comprehend Medical, crea una policy AWS Identity Access and Management (IAM) e collegala a un ruolo IAM. Per ulteriori informazioni sui ruoli IAM e sulle policy di fiducia, consulta [IAM Policies and Permissions](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html).
1. Carica i tuoi dati in un bucket S3.
1. Per avviare un nuovo processo di analisi, utilizzare **Start ICD10 CMInference Job**, **Start SNOMEDCTInference Job** o le **StartRxNormInferenceJob**operazioni. Fornisci il nome del bucket Amazon S3 che contiene i file di input e il nome del bucket Amazon S3 a cui desideri inviare i file di output.
1. Monitora lo stato di avanzamento del lavoro utilizzando **Descrivi ICD10 CMInference Job**, **Descrivi SNOMEDCTInference Job** o **DescribeRxNormInferenceJob**operations. Inoltre, è possibile utilizzare **List ICD10 CMInference Jobs**, **List SNOMEDCTInference Jobs** e **ListRxNormInferenceJobs**visualizzare lo stato di tutte le ontologie che collegano i lavori di analisi in batch.
1. Se è necessario interrompere un processo in corso, utilizzare **Stop ICD10 CMInference Job**, **Stop SNOMEDCTInference Job** o **StopRxNormInferenceJob**per interrompere l'analisi.
1. Per visualizzare i risultati del processo di analisi, guarda il bucket di output S3 che hai configurato all'avvio del lavoro.
### Esecuzione dell'analisi in batch utilizzando la console
****
1. Carica i tuoi dati in un bucket S3.
1. Per iniziare un nuovo lavoro di analisi, seleziona il tipo di analisi che eseguirai. Quindi, fornisci il nome del bucket S3 che contiene i file di input e il nome del bucket S3 a cui desideri inviare i file di output.
1. Monitora lo stato del tuo lavoro mentre è in corso. Dalla console è possibile visualizzare tutte le operazioni di analisi in batch e il relativo stato, incluso l'inizio e la fine dell'analisi.
1. Per vedere i risultati del processo di analisi, guarda il bucket di output S3 che hai configurato all'avvio del lavoro.
## Politiche IAM per le operazioni in batch
Il ruolo IAM che richiama le operazioni dell'API batch di Amazon Comprehend Medical deve avere una policy che garantisca l'accesso ai bucket S3 che contengono i file di input e output. Al ruolo IAM deve inoltre essere assegnata una relazione di fiducia in modo che il servizio Amazon Comprehend Medical possa assumere il ruolo. Per ulteriori informazioni sui ruoli IAM e sulle politiche di fiducia, consulta [IAM Roles](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html).
Il ruolo deve avere la seguente politica:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::input-bucket/*"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::input-bucket",
"arn:aws:s3:::output-bucket"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::output-bucket/*"
],
"Effect": "Allow"
}
]
}
```
------
Il ruolo deve avere la seguente relazione di fiducia. Si consiglia di utilizzare i tasti `aws:SourceAccount ` e `aws:SourceArn` condition per evitare il confuso problema di Vice Security. Per ulteriori informazioni sul problema del vicedirettore confuso e su come proteggere il tuo AWS account, consulta [Il problema del vice confuso](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html) nella documentazione di IAM.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[
{
"Effect":"Allow",
"Principal":{
"Service":[
"comprehendmedical.amazonaws.com"
]
},
"Action":"sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "account_id"
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:comprehendmedical:us-east-1:account_id:*"
}
}
}
]
}
```
------
## File di output per l'analisi in batch
Amazon Comprehend Medical crea un file di output per ogni file di input nel batch. Il file ha l'estensione`.out`. Amazon Comprehend Medical crea innanzitutto una directory nel bucket di output S3 utilizzando *AwsAccountId* *JobType* - *JobId* - come nome, quindi scrive tutti i file di output per il batch in questa directory. Amazon Comprehend Medical crea questa nuova directory in modo che l'output di un lavoro non sovrascriva l'output di un altro lavoro.
Un'operazione batch produce lo stesso output di un'operazione sincrona.
Ogni operazione batch produce i seguenti tre file manifest che contengono informazioni sul lavoro:
+ `Manifest`— Riassume il lavoro. Fornisce informazioni sui parametri utilizzati per il lavoro, la dimensione totale del lavoro e il numero di file elaborati.
+ `Success`— Fornisce informazioni sui file che sono stati elaborati correttamente. Include il nome del file di input e output e la dimensione del file di input.
+ `Unprocessed`— Elenca i file che il processo batch non ha elaborato con codici e messaggi di errore per file.
Amazon Comprehend Medical scrive i file nella directory di output specificata per il processo batch. Il file manifesto di riepilogo verrà scritto nella cartella di output, insieme a una cartella intitolata`Manifest_AccountId-Operation-JobId`. All'interno della cartella manifest si trovano la `success` cartella, che contiene il manifesto di successo, e la `failed` cartella, che contiene il manifesto del file non elaborato. Le seguenti sezioni mostrano la struttura dei file manifest.
### File manifesto Batch
Di seguito è riportata la struttura JSON del file manifesto batch.
```
{"Summary" :
{"Status" : "COMPLETED | FAILED | PARTIAL_SUCCESS | STOPPED",
"JobType" : "ICD10CMInference | RxNormInference | SNOMEDCTInference",
"InputDataConfiguration" : {
"Bucket" : "input bucket",
"Path" : "path to files/account ID-job type-job ID"
}, "OutputDataConfiguration" : {
"Bucket" : "output bucket",
"Path" : "path to files"
},
"InputFileCount" : number of files in input bucket,
"TotalMeteredCharacters" : total characters processed from all files,
"UnprocessedFilesCount" : number of files not processed,
"SuccessFilesCount" : total number of files processed,
"TotalDurationSeconds" : time required for processing,
"SuccessfulFilesListLocation" : "path to file",
"UnprocessedFilesListLocation" : "path to file",
"FailedJobErrorMessage": "error message or if not applicable,
The status of the job is completed"
}
}
```
### File manifesto di successo
Di seguito è riportata la struttura JSON del file che contiene informazioni sui file elaborati correttamente.
```
{
"Files": [{
"Input": "input path/input file name",
"Output": "output path/output file name",
"InputSize": size in bytes of input file
},
{
"Input": "input path/input file name",
"Output": "output path/output file name",
"InputSize": size in bytes of input file
}]
}
```
### File manifesto non elaborato
Di seguito è riportata la struttura JSON del file manifest che contiene informazioni sui file non elaborati.
```
{
"Files" : [ {
"Input": "file_name_that_failed",
"ErrorCode": "error code for exception",
"ErrorMessage": "explanation of the error code and suggestions"
},
{ ...}
]
}
```