기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 의료 대화의 오디오 파일 트랜스크립션
<a name="batch-medical-conversation"></a>

배치 트랜스크립션 작업을 사용하면 의료 대화의 오디오 파일을 트랜스크립션할 수 있습니다. 이를 사용하면 임상의와 환자의 대화를 트랜스크립션할 수 있습니다. [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API 또는 AWS Management Console에서 배치 트랜스크립션 작업을 시작할 수 있습니다.

[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API로 의료 트랜스크립션 작업을 시작하는 경우 `Specialty` 파라미터의 값으로 `PRIMARYCARE`를 지정합니다.

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

**임상의와 환자의 대화를 트랜스크립션하려면(AWS Management Console)**

 AWS Management Console 를 사용하여 임상의-환자 대화를 트랜스크립션하려면 트랜스크립션 작업을 생성하고 **오디오 입력 유형에** 대한 **대화를** 선택합니다.

1. [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/transcribe/)에 로그인합니다.

1. 탐색 창의 Amazon Transcribe Medical에서 **트랜스크립션 작업을** 선택합니다.

1. **작업 생성**을 선택합니다.

1. **DB 세부 정보 지정** 페이지의 **작업 설정**에서 다음을 지정합니다.

   1. **이름** - 트랜스크립션 작업의 이름

   1. **오디오 입력 유형** – **대화**

1. 나머지 필드에는 오디오 파일의 Amazon S3 위치와 트랜스크립션 작업의 출력을 저장할 위치를 지정합니다.

1. **다음**을 선택합니다.

1. **생성(Create)**을 선택합니다.

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

**배치 트랜스크립션 작업을 사용하여 의료 대화를 트랜스크립션하려면(API)**
+ [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API의 경우 다음을 지정하세요.

  1. `MedicalTranscriptionJobName`에서 AWS 계정의 고유한 이름을 지정합니다.

  1. `LanguageCode`에는 오디오 파일에서 사용하는 언어와 어휘 필터의 언어에 해당하는 언어 코드를 지정합니다.

  1. `Media` 객체의 `MediaFileUri` 파라미터에서 트랜스크립션할 오디오 파일의 이름을 지정합니다.

  1. `Specialty`에는 오디오 파일에서 말하는 임상의의 전문 분야를 `PRIMARYCARE`로 지정합니다.

  1. `Type`에서 `CONVERSATION`를 지정합니다.

  1. `OutputBucketName`에서 트랜스크립션 결과를 저장할 Amazon S3 버킷을 지정합니다.

  다음은 AWS SDK for Python (Boto3) 를 사용하여 `PRIMARYCARE` 전문 임상의와 환자의 의료 대화를 트랜스크립션하는 요청의 예입니다.

  ```
  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)
  ```

다음 예시 코드는 임상의와 환자 간 대화의 트랜스크립션 결과를 보여줍니다.

```
{
    "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>

**배치 트랜스크립션 작업을 사용하여 의료 대화를 트랜스크립션하려면(AWS CLI)**
+ 다음 코드를 실행합니다.

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

  다음 코드는 `example-start-command.json`의 내용을 보여줍니다.

  ```
  {
        "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"
    }
  ```