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# Amazon Comprehend Medical の使用
[Amazon Comprehend Medical](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/comprehendmedical-welcome.html) は、医師のメモ、退床の概要、テスト結果、ケースノートなど、構造化されていない臨床テキストで有用な情報を検出して返 AWS のサービス す です。自然言語処理 (NLP) モデルを使用してエンティティを検出します。*エンティティ*は、病状、薬剤、保護医療情報 (PHI) などの医療情報へのテキスト参照です。
**重要**
Amazon Comprehend Medical は専門家による医療の助言、診断、治療の代用品ではありません。Amazon Comprehend Medical は、検出されたエンティティの精度に対する信頼度を示す信頼スコアを提供します。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。特定のユースケースでは、適切な訓練を受けたレビュー担当者によって人的に結果を見直し、検証する必要があります。例えば、Amazon Comprehend Medical は、訓練を受けた医療専門家による正確さと健全な医療判断の確認後、患者ケアのシナリオでのみ使用してください。
Amazon Comprehend Medical には、、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) AWS マネジメントコンソール、または AWS SDKs からアクセスできます。 AWS SDKs は、Java、Python、Ruby、.NET、iOS、Android など、さまざまなプログラミング言語とプラットフォームで使用できます。SDKs を使用して、クライアントアプリケーションから Amazon Comprehend Medical にプログラムでアクセスできます。
このセクションでは、Amazon Comprehend Medical の主な機能について説明します。また、大規模言語モデル (LLM) と比較して、このサービスを使用する利点についても説明します。
## Amazon Comprehend Medical の機能
Amazon Comprehend Medical はAPIs を提供しています。これらの APIs は、医療エンティティの認識とエンティティの関係の特定を使用して、医療テキストを取り込み、医療 NLP タスクの結果を提供できます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されている単一のファイルでも、複数のファイルのバッチ分析としても分析を実行できます。Amazon Comprehend Medical では、同期エンティティ検出用に次のテキスト分析 API オペレーションを提供しています。
+ [エンティティの検出](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-entitiesv2.html) – 解剖学、病状、PHI カテゴリ、手順、時間式などの一般的な医療カテゴリを検出します。
+ [PHI の検出](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-phi.html) – 年齢、日付、名前、類似の個人情報などの特定のエンティティを検出します。
Amazon Comprehend Medical には、臨床文書に対してバッチテキスト分析を実行するために使用できる複数の API オペレーションも含まれています。これらの API オペレーションの使用方法の詳細については、[「テキスト分析バッチ APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html)」を参照してください。
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、1 つのファイルで実行することも、Amazon S3 バケットに保存されている大きなドキュメントや複数のファイルのバッチ分析として実行することもできます。Amazon Comprehend Medical には、次のオントロジーリンク API オペレーションが用意されています。
+ [InferICD10CM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-icd10.html) – **InferICD10CM** オペレーションは、潜在的な病状を検出し、2019 年版の国際疾病分類第 10 版リビジョン、臨床変更 (ICD-10-CM) のコードにリンクします。検出された可能性のある病状ごとに、Amazon Comprehend Medical は一致する ICD-10-CM コードと説明をリストします。結果内のリストされた病状には、結果内の一致した概念に対するエンティティの精度に関して Amazon Comprehend Medical が持っている信頼度を示す信頼スコアが含まれます。
+ [InferRxNorm](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-RxNorm.html) – **InferRxNorm** オペレーションは、患者レコードにエンティティとしてリストされている薬剤を識別します。このオペレーションは、エンティティを米国国立医学図書館の RxNorm データベースの概念識別子 (RxCUI) にリンクします。各 RxCUI は、さまざまな強度と処方に対して一意です。結果内のリストされた薬剤には、RxNorm ナレッジベースの概念に一致したエンティティの精度に関して Amazon Comprehend Medical が持っている信頼度を示す信頼スコアが含まれます。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。
+ [InferSNOMEDCT](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-linking-snomed.html) – **InferSNOMEDCT** オペレーションは、考えられる医療概念をエンティティとして識別し、Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms (SNOMED CT) の 2021 年 3 月バージョンのコードにリンクします。SNOMED CTは、病状や解剖学のほか、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。Amazon Comprehend Medical は、一致する概念 ID ごとに、上位 5 つの医療概念を返します。各概念には、信頼スコアと、特性や属性などのコンテキスト情報が含まれます。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。
詳細については、Amazon Comprehend Medical ドキュメントの[「テキスト分析 APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/comprehendmedical-textanalysis.html)[」と「オントロジーリンク APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/comprehendmedical-ontologies.html)」を参照してください。
## Amazon Comprehend Medical のユースケース
スタンドアロンサービスとして、Amazon Comprehend Medical は組織のユースケースに対応する場合があります。Amazon Comprehend Medical は、次のようなタスクを実行できます。
+ 患者レコードでの医療コーディングのヘルプ
+ 保護された医療情報 (PHI) データを検出する
+ 投与量、頻度、フォームなどの属性を含む薬剤の検証
Amazon Comprehend Medical の結果は、ほとんどの医療行為でダイジェスト可能です。ただし、次のような制限がある場合は、代替案を検討する必要があります。
+ **異なるエンティティ定義** – 例えば、`FREQUENCY`薬剤エンティティの定義は異なる場合があります。頻度については、Amazon Comprehend Medical *は必要に応じて*予測しますが、組織は *pro re nata (PRN) *という用語を使用する場合があります。
+ **結果の圧倒的な量** – たとえば、患者メモには、複数の ICD-10-CM コードにマッピングされる複数の症状とキーワードが頻繁に含まれます。ただし、いくつかのキーワードは診断には適用されません。この場合、プロバイダーは多数の ICD-10-CM エンティティとその信頼スコアを評価する必要があり、手動処理時間が必要になります。
+ **カスタムエンティティまたは NLP タスク** – 例えば、プロバイダーは、*必要に応じて痛む*などの PRN 証拠を抽出したい場合があります。これは Amazon Comprehend Medical では利用できないため、別の AI/ML モデルが必要です。NLP タスクが要約、質疑応答、感情分析などのエンティティ認識の範囲外である場合は、別の AI/ML ソリューションが必要です。