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# オントロジーリンク
Amazon Comprehend Medical では、臨床テキスト内のエンティティを検出し、これらのエンティティを RxNorm、ICD-10-CM、および SNOMED CT のナレッジベースなどの標準化された医療オントロジー内の概念にリンクできます。分析は、単一のファイルで実行することも、Amazon Simple Storage Service (S3) に保存された大きいドキュメントや複数のファイルでバッチ分析として実行することもできます。
# ICD-10-CM のリンク
InferICD10CM を使用して、可能性のある病状をエンティティとして検出し、2026 年版の[国際疾病分類第 10 回リビジョン、臨床変更 (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) のコードにリンクします。ICD-10-CM は米国疾病管理予防センター (CDC) によって提供されています。
病状が検出された場合、`InferICD10CM` は病状が一致する ICD-10-CM コードと説明を返します。検出された病状は、信頼度の高い順でリストされます。スコアは、概念に一致したエンティティの精度に対する信頼度を示します。徴候、症状、否定などの関連情報は、特性として認識されます。解剖指定や重度などの追加情報は、属性としてリストされます。
InferICD10CM は、以下のシナリオに最適です。
+ 患者記録のための専門的な医療事務の支援
+ 臨床研究と臨床試験
+ 医療ソフトウェアシステムとの統合
+ 早期発見と診断
+ 公衆衛生管理
## ICD-10-CM のカテゴリ
**InferICD10CM** は、`MEDICAL_CONDITION` カテゴリのエンティティを検出します。追加の関連情報も検出され、属性または特性としてリンクされます。
## ICD-10-CM のタイプ
**InferICD10CM** は、`DX_NAME` タイプおよび `TIME_EXPRESSION` タイプのエンティティを検出します。
## ICD-10-CM の特性
**InferICD10CM** は、以下のコンテキスト情報を特性として検出します。
+ `DIAGNOSIS`: 症状の評価によって決定される病状の識別。
+ `HYPOTHETICAL`: 病状が仮説として表現されているという表示。
+ `LOW_CONFIDENCE`: 病状が不確実性が高いと表現されているという表示。これは提供された信頼度スコアとは直接関係ありません。
+ `NEGATION`: 病状がないという表示。
+ `PERTAINS_TO_FAMILY`: 病状が患者ではなく患者の家族に関係しているという表示。
+ `SIGN`: 医師が報告した病状。
+ `SYMPTOM`: 患者が報告した病状。
## ICD-10-CM の属性
**InferICD10CM** は、以下のコンテキスト情報を属性として検出します。
+ `DIRECTION`: 方向性を示す用語 例えば、左、右、内側、側面、上部、下部、後部、前部、末端、近位部、対側、両側、同側、背部、腹部など。
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: 解剖学的部位
+ `ACUITY:` 慢性、急性、突発性、持続性、段階的など、疾患例の決定。`MEDICAL_CONDITION` タイプにのみ適用されます。
+ `QUALITY`: 病期や悪性度など、病状を説明する任意の用語。
## 時間表現のカテゴリ
`TIME_EXPRESSION` カテゴリは、時間に関連するエンティティを検出します。これには、「3日前」、「今日」、「現在」、「入院日」、「先月」、「16日間」など、日付や時間表現などのエンティティが含まれます。このカテゴリの結果は、エンティティに関連付けられている場合にのみ返されます。例えば、「Yesterday, the patient was diagnosed with influenza」(昨日、患者がインフルエンザと診断された) という表現では、`Yesterday` が `TIME_EXPRESSION` エンティティとして返され、このエンティティは `DX_NAME` エンティティ「influenza」(インフルエンザ) と重複しています。ただし、「yesterday, the patient walked their dog.」(昨日、患者は犬を散歩させた) という表現では、「yesterday」(昨日) はエンティティとして認識されません。
## 型
認識されるタイプの `TIME_EXPRESSION` は、病状が発生した日である `TIME_TO_DX_NAME` です。このタイプの属性は `DX_NAME` です。
## 関係タイプ
`RELATIONSHIP_TYPE` は、エンティティと属性の関係を指します。認識される `RELATIONSHIP_TYPE` は `OVERLAP` であり、`TIME_EXPRESSION` は検出されたエンティティと一致します。
## 入力とレスポンスの例
**注記**
特定の API 入力および応答構文については、「*Amazon Comprehend Medical API リファレンス*」の「[InfericD10CM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferICD10CM.html)」を参照してください。
以下の入力テキストの例は、`InferICD10CM` オペレーションがどのように機能するかを示しています。すべての入力テキストを表示するには、**[コピー]** ボタンにスクロールします。
```
"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."
```
`InferICD10CM` オペレーションは JSON 形式で以下の出力を返します (簡潔にするために省略しています)。
```
{
"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"
}
```
また、`InferICD10CM` は、エンティティがテキスト内で否定されている場合も認識します。例えば、患者に症状がない場合、症状と否定の両方が特性として識別されて、信頼スコアとともにリストされます。前の例の入力に基づいて、患者には nausea (吐き気) がないため、症状 `Nausea` が `NEGATION` の下にリストされます。
```
{
"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 のリンク
**InferRxNorm** オペレーションを使用して、患者記録にリストされている薬剤をエンティティとして識別します。また、このオペレーションは、これらのエンティティを[米国国立医学図書館の RxNorm データベース](https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/docs/rxnormfiles.html )の概念識別子 (RxCUI) にリンクします。各 RxCUI のソースは 2022-11-07 RxNorm および RxTerms リリースです。各 RxCUI は、さまざまな強度と処方に対して一意です。Amazon Comprehend Medical は、信頼スコアに基づいて、検出された各薬剤について一致する可能性のある上位の RxCUI を降順にリストします。RxCUI コードは、構造化されていないテキストでは不可能なダウンストリーム分析に使用します。強度、頻度、投与量、処方、投与経路などの関連情報は、JSON 形式で属性としてリストされます。
以下のシナリオで **InferRxNorm** を使用できます。
+ 患者が服用した薬剤のスクリーニング。
+ 新たに処方された薬剤と患者が現在服用している薬剤による、潜在的な負の反応の防止。
+ RxCUI を用いた薬歴に基づいた、臨床試験に含めるかどうかのスクリーニング。
+ 薬剤の投与量と頻度が適切かどうかの確認。
+ 薬剤の使用、効能、および副作用のスクリーニング。
+ 公衆衛生の管理。
## 重要な注意点
Amazon Comprehend Medical の **InferRxNorm** オペレーションは、専門家による医療の助言、診断、または治療の代用品ではありません。ユースケースに適した信頼しきい値を特定し、高い精度を必要とする状況では高い信頼しきい値を使用してください。Amazon Comprehend Medical オペレーションは、訓練を受けた医療専門家による結果の正確さと健全な判断の確認後に、患者ケアのシナリオでのみ使用してください。**
## RxNorm のカテゴリ
**InferRxNorm** は、`MEDICATION` カテゴリのエンティティを検出します。属性または特性としてリンクされる追加の関連情報も検出されます。
## RxNorm のタイプ
`Medication` カテゴリのエンティティのタイプは、次のとおりです。
+ `BRAND_NAME`: 薬剤または治療薬の、著作権で保護されたブランド名。
+ `GENERIC_NAME`: 薬剤または治療薬のブランド以外の名前、成分名、または処方の調合。
## RxNorm の属性
+ `DOSAGE`: 指示された薬剤の量。
+ `DURATION`: 薬剤を投与すべき期間。
+ `FORM`: 薬剤の形態。
+ `FREQUENCY`: 薬剤を投与する頻度。
+ `RATE`: 薬剤の投与速度 (主に薬剤注入または IV の場合)
+ `ROUTE_OR_MODE`: 薬剤の投与方法。
+ `STRENGTH`: 薬剤の強度。
## RxNorm の特性
+ `NEGATION`: 患者が薬剤を服用していないことを示す表示。**
+ `PAST_HISTORY`: 検出された薬剤が患者の過去 (現在の治療を受ける前) のものであることを示す表示。
## 入力とレスポンスの例
**注記**
特定の API 入力および応答構文については、「*Amazon Comprehend Medical API リファレンス*」の「[InferRxNorm](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferRxNorm.html)」を参照してください。
以下の入力テキストの例は、`InferRxNorm` オペレーションがどのように機能するかを示しています。すべての入力テキストを表示するには、**[コピー]** ボタンにスクロールします。
```
"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"
```
`InferRxNorm` オペレーションにより、JSON 形式で次の出力が返されます。
```
{
"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"
}
```
`InferRxNorm` オペレーションは次の入力テキストを使用して、否定の特性も認識します。
```
'patient is not on warfarin'
```
`InferRxNorm` オペレーションにより、JSON 形式で次の出力が返されます。
```
{
"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"
}
```
# SNOMED CT のリンク
**InferSNOMEDCT** を使用して、医療概念を識別し、2022-03 バージョンの Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms (SNOMED CT) のコードにリンクします。SNOMED CTは、病状や解剖学、医学的検査、治療、処置など、医療概念の包括的な語彙を提供します。SNOMED CT の詳細については、[SNOMED CT](https://www.snomed.org/value-of-snomedct) のサイトを参照してください。
Amazon Comprehend Medical では、検出された各医療エンティティについて、その医療概念に関連する上位 5 つの SNOMED CT 概念 ID と説明、およびその予測におけるモデルの信頼性を示す信頼度スコアがリストされます。SNOMED CT 概念 ID は、信頼スコアと共に信頼度の高い順でリストされます。SNOMED CT の概念 ID を SNOMED CT 多重階層と併用すると、医療事務、レポート、または臨床分析用に患者の臨床データの構造化できます。
**InferSNOMEDCT** は米国のお客様にご利用いただけます。他の国における SNOMED CT に関する情報、および SNOMED CT のライセンスに関する情報については、[SNOMED CT](https://www.snomed.org/value-of-snomedct) のサイトを参照してください。
**InferSNOMEDCT** は、以下のシナリオに最適です。
+ 患者記録のための専門的な医療事務の支援
+ 臨床研究と臨床試験
+ 公衆衛生管理
**InferSNOMEDCT** によって、以下のカテゴリのエンティティが検出されます。追加の関連情報も検出され、属性または特性としてリンクされます。
+ `MEDICAL_CONDITION`: 病状の兆候、症状、および診断。
+ `ANATOMY`: 人体の部位または体組織、およびそれらの人体の部位または体組織の位置。
+ `TEST_TREATMENT_PROCEDURE`: 病状を判断するために使用されている処置。
## 人体カテゴリ
`ANATOMY` カテゴリは、人体の部位または体組織への参照、およびそれらの人体の部位または体組織の位置への参照を検出します。
### 属性
`ANATOMY` カテゴリでは以下の属性が検出されます。
+ `DIRECTION`: 方向性を示す用語 例えば、左、右、内側、側面、上部、下部、後部、前部、末端、近位部、対側、両側、同側、背部、腹部など。
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: 体組織、解剖学的位置または解剖学的部位、および人体部位。
## 病状カテゴリ
`MEDICAL_CONDITION` カテゴリは、病状の兆候、症状、および診断を検出します。
### タイプ
**MEDICAL\$1CONDITION** カテゴリでは、次のタイプが検出されます。
+ `DX_NAME:` 症状の評価によって決定される病状の識別。
### 属性
`MEDICAL_CONDITION` カテゴリでは以下の属性が検出されます。
+ `ACUITY:` 慢性、急性、突発性、持続性、段階的など、疾患例の決定。
+ `QUALITY:` 病期や悪性度など、病状を説明する任意の用語。
+ `DIRECTION`: 方向性を示す用語 例えば、左、右内側、側面、上部、下部、後部、前部、末端、近位部、対側、両側、同側、背部、腹部など。
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: 体組織、解剖学的位置または解剖学的部位、および人体部位。
### 特性
`MEDICAL_CONDITION` カテゴリでは以下の特性が検出されます。
+ `DIAGNOSIS`: 症状の原因または結果として決定される病状。症状は、身体所見、検査所見報告書や X 線診断報告書、またはその他の手段によって検出できます。
+ `HYPOTHETICAL`: 病状が仮説として表現されているという表示。
+ `LOW_CONFIDENCE`: 病状が不確実性が高いと表現されているという表示。これは提供された信頼度スコアとは直接関係ありません。
+ `NEGATION`: 病状がないという表示。
+ `PERTAINS_TO_FAMILY`: 病状が患者ではなく患者の家族に関係しているという表示。
+ `SIGN`: 医師が報告した病状。
+ `SYMPTON`: 患者が報告した病状。
## 検査、治療、処置のカテゴリ
`TEST_TREATMENT_PROCEDURE` カテゴリは、病状を判断するために使用されている処置を検出します。
### タイプ
**TEST\$1TREATMENT\$1PROCEDURE** カテゴリでは、以下のタイプが検出されます。
+ `PROCEDURE_NAME:` 病状を治療するために、または患者ケアを提供するために、患者に対して行われる治療介入。
+ `TEST_NAME:` 値が得られる可能性がある、診断、測定、スクリーニング、または評定のために患者に行われる処置。これには、診断の決定、病状の除外や検出、または患者のスケールやスコアリングのための処置、プロセス、評価、または評定が含まれます。
+ `TREATMENT_NAME:` 病気や障害に対処するために行われる治療介入。これには、抗ウイルス薬や予防接種などの薬剤が含まれます。
### 属性
**TEST\$1TREATMENT\$1PROCEDURE** カテゴリでは、以下の属性が検出されます。
+ `TEST_NAME:` 診断検査が実行されました。
+ `TEST_VALUE:` 診断検査の結果の数値。
+ `TEST_UNIT:` 結果の `TEST_VALUE:` に関連する単位。
+ `PROCEDURE_NAME:` 実施された手術または医療処置の名称。
+ `TREATMENT_NAME:` 患者に施される治療法の名称。
### 特性
+ `FUTURE`: 検査、治療、または処置が、メモの対象の後に行われる行為または事象を指すことを示す表示。
+ `HYPOTHETICAL`: 検査、治療、または処置が仮説として表現されていることを示す表示。
+ `NEGATION`: 結果またはアクションが否定的であるか、実行されていないことの表示。
+ `PAST_HISTORY`: 検査、治療、または処置が患者の過去（現在の治療を受ける前）のものであることを示す表示。
## SNOMED CT の詳細
JSON 応答には、以下の情報を含む SNOMED CT の詳細が含まれます。
+ `EDITION:` US エディションのみがサポートされます。
+ `VERSIONDATE: ` 使用した SNOMED CT バージョンの日付スタンプ。
+ `LANGUAGE:` 英語 (US-EN) 言語での分析がサポートされています。
## 入力とレスポンスの例
**注記**
特定の API 入力および応答構文については、「*Amazon Comprehend Medical API リファレンス*」の「[InferSNOMEDCT](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_InferSNOMEDCT.html)」を参照してください。
以下の入力テキストの例は、`InferSNOMEDCT` オペレーションがどのように機能するかを示しています。すべての入力テキストを表示するには、**[コピー]** ボタンにスクロールします。
```
"HEENT : Boggy inferior turbinates, No oropharyngeal lesion"
```
`InferSNOMEDCT` オペレーションにより、JSON 形式で次の出力が返されます。
```
{
"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"
}
```
# オントロジーリンクのバッチ分析
Amazon Comprehend Medical を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されている臨床テキスト内のエンティティを検出し、これらのエンティティを標準化されたオントロジーにリンクします。オントロジーリンクのバッチ分析を使用して、ドキュメントのコレクションまたは最大 20,000 文字の単一ドキュメントを分析できます。コンソール、またはオントロジーリンクバッチ API オペレーションを使用して、継続中のバッチ分析ジョブの開始、停止、リスト表示、および説明を行うオペレーションを実行できます。
バッチ分析およびその他の Amazon Comprehend Medical オペレーションの価格情報については、「[Amazon Comprehend Medical の料金](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/pricing/)」を参照してください。
## バッチ分析の実行
バッチ分析ジョブは、Amazon Comprehend Medical コンソールまたは Amazon Comprehend Medical バッチ API オペレーションを使用して実行できます。
### API オペレーションを使用したバッチ分析の実行
**前提条件**
Amazon Comprehend Medical API を使用する場合、AWS Identity Access and Management (IAM) ポリシーを作成し、このポリシーを IAM ロールにアタッチします。IAM ロールと信頼ポリシーの詳細については、「[IAM でのポリシーとアクセス許可](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html)」を参照してください。
1. データを S3 バケットにアップロードします。
1. 新しい分析ジョブを開始するには、**StartICD10CMInferenceJob** オペレーション、**StartSNOMEDCTInferenceJob** オペレーション、または **StartRxNormInferenceJob** オペレーションを使用します。入力ファイルが含まれる Amazon S3 バケットの名前と、出力ファイルを送信する Amazon S3 バケットの名前を指定します。
1. **DescribeICD10CMInferenceJob** オペレーション、**DescribeSNOMEDCTInferenceJob** オペレーション、または **DescribeRxNormInferenceJob** オペレーションを使用して、ジョブの進行状況を監視します。また、**ListICD10CMInferenceJobs**、**ListSNOMEDCTInferenceJobs**、および **ListRxNormInferenceJobs** を使用して、オントロジーリンクのすべてのバッチ分析ジョブのステータスを確認できます。
1. 進行中のジョブを停止する必要がある場合は、**StopICD10CMInferenceJob**、**StopSNOMEDCTInferenceJob**、または **StopRxNormInferenceJob** を使用して分析を停止します。
1. 分析ジョブの結果を表示するには、ジョブの開始時に設定した出力 S3 バケットを確認します。
### コンソールを使用したバッチ分析の実行
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1. データを S3 バケットにアップロードします。
1. 新しい分析ジョブを開始するには、実行する分析のタイプを選択します。入力ファイルが含まれる S3 バケットの名前と、出力ファイルを送信する S3 バケットの名前を指定します。
1. 進行中のジョブのステータスを監視します。コンソールから、分析の開始日と終了日など、すべてのバッチ分析オペレーションとそのステータスを表示できます。
1. 分析ジョブの結果を表示するには、ジョブの開始時に設定した出力 S3 バケットを確認します。
## バッチオペレーションの IAM ポリシー
Amazon Comprehend Medical バッチ API オペレーションを呼び出す IAM ロールには、入力ファイルと出力ファイルが含まれる S3 バケットへのアクセス権を付与するポリシーが必要です。また、IAM ロールには、Amazon Comprehend Medical サービスがロールを引き受けることができるようにする信頼関係も割り当てる必要があります。IAM ロールと信頼ポリシーの詳細については、「[IAM ロール](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)」を参照してください。
ロールには、以下のポリシーが必要です。
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#### [ JSON ]
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{
"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"
}
]
}
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ロールには、以下の信頼関係が必要です。混乱した代理によるセキュリティの問題を防ぐために `aws:SourceAccount ` および `aws:SourceArn` 条件キーを使用することをお勧めします。混乱した代理問題と AWS アカウントを保護する方法の詳細については、IAM [ドキュメントの混乱した代理問題](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html)を参照してください。
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#### [ 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:*"
}
}
}
]
}
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## バッチ分析の出力ファイル
Amazon Comprehend Medical は、バッチ内の入力ファイルごとに 1 つの出力ファイルを作成します。ファイルの拡張子は `.out` です。Amazon Comprehend Medical は、まず、*AwsAccountId*-*JobType*-*JobId* を名前にして出力 S3 バケット内にディレクトリを作成し、バッチのすべての出力ファイルをこのディレクトリに書き込みます。Amazon Comprehend Medical は、ジョブの出力が別のジョブの出力を上書きしないように、この新しいディレクトリを作成します。
バッチオペレーションでは、同期オペレーションと同じ出力が生成されます。
バッチオペレーションごとに、ジョブに関する情報が含まれた以下の 3 つのマニフェストファイルが生成されます。
+ `Manifest` — ジョブを要約します。ジョブに使用されたパラメータ、ジョブの合計サイズ、および処理されたファイル数に関する情報を提供します。
+ `Success` — 処理が成功したファイルに関する情報を提供します。入力ファイル名と出力ファイル名、および入力ファイルのサイズが含まれます。
+ `Unprocessed` – バッチジョブで処理されなかったファイルを、ファイルごとのエラーコードとエラーメッセージと共にリスト表示します。
Amazon Comprehend Medical は、バッチジョブ用に指定された出力ディレクトリにこれらのファイルを書き込みます。概要マニフェストファイルは、`Manifest_AccountId-Operation-JobId` というタイトルのフォルダと共に出力フォルダに書き込まれます。マニフェストフォルダには、成功マニフェストを含む `success` フォルダと、未処理のファイルマニフェストを含む `failed` フォルダがあります。以降のセクションでは、マニフェストファイルの構造を示します。
### バッチのマニフェストファイル
以下に、バッチのマニフェストファイルの JSON 構造を示します。
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{"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"
}
}
```
### 成功のマニフェストファイル
以下に、処理が成功したファイルに関する情報が含まれたファイルの JSON 構造を示します。
```
{
"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
}]
}
```
### 未処理のマニフェストファイル
以下に、未処理のファイルに関する情報が含まれたマニフェストファイルの JSON 構造を示します。
```
{
"Files" : [ {
"Input": "file_name_that_failed",
"ErrorCode": "error code for exception",
"ErrorMessage": "explanation of the error code and suggestions"
},
{ ...}
]
}
```