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# Identificar PHI em um arquivo de áudio
Use um trabalho de transcrição em lote para transcrever arquivos de áudio e identificar as informações de saúde pessoais (PHI) contidas neles. Quando você ativa a Identificação de Informações Pessoais de Saúde (PHI), o Amazon Transcribe Medical rotula a PHI identificada nos resultados da transcrição. Para obter informações sobre a PHI que a Amazon Transcribe Medical pode identificar, consulte[Identificar informações de saúde pessoais (PHI) em uma transcrição](phi-id.md).
Você pode iniciar um trabalho de transcrição em lote usando a API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) ou o Console de gerenciamento da AWS.
## Console de gerenciamento da AWS
****Para usar o Console de gerenciamento da AWS para transcrever um diálogo médico-paciente, crie um trabalho de transcrição e escolha Conversação como tipo de entrada de áudio.****
**Para transcrever um arquivo de áudio e identificar sua PHI (Console de gerenciamento da AWS)**
1. Faça login no [Console de gerenciamento da AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).
1. No painel de navegação, em Amazon Transcribe Medicina, escolha Trabalhos de **transcrição**.
1. Escolha **Criar trabalho**.
1. Na página **Especificar os detalhes da tarefa**, em **Configurações de tarefa**, especifique as configurações a seguir.
1. **Nome** — O nome do trabalho de transcrição que é exclusivo para você Conta da AWS.
1. **Tipo de entrada de áudio**: **Conversa** ou **Ditado**.
1. Para os campos restantes, especifique a Amazon S3 localização do seu arquivo de áudio e onde você deseja armazenar a saída do seu trabalho de transcrição.
1. Escolha **Próximo**.
1. Em **Configurações de áudio**, escolha **Identificação de PHI**.
1. Escolha **Criar**.
## solicitações de
**Como transcrever um arquivo de áudio e identificar PHI usando um trabalho de transcrição em lote (API)**
+ Para a API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), especifique o seguinte.
1. Para `MedicalTranscriptionJobName`, especifique um nome que seja exclusivo de sua Conta da AWS.
1. Em `LanguageCode`, especifique o código do idioma que corresponde ao idioma falado no arquivo de áudio.
1. Para o parâmetro `MediaFileUri` do objeto `Media`, especifique o nome do arquivo de áudio que você deseja transcrever.
1. Para `Specialty`, especifique a especialidade médica do médico que está se pronunciando no arquivo de áudio como `PRIMARYCARE`.
1. Para o `Type`, especifique `CONVERSATION` ou `DICTATION`.
1. Em `OutputBucketName`, especifique o bucket do Amazon S3 onde você deseja armazenar os resultados da transcrição.
A seguir está um exemplo de solicitação que usa o AWS SDK para Python (Boto3) para transcrever um arquivo de áudio e identificar a PHI de um paciente.
```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe')
job_name = "{{my-first-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},
LanguageCode = 'en-US',
ContentIdentificationType = 'PHI',
Specialty = 'PRIMARYCARE',
Type = '{{type}}', # Specify 'CONVERSATION' for a medical conversation. Specify 'DICTATION' for a medical dictation.
OutputBucketName = '{{amzn-s3-demo-bucket}}'
)
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)
```
O código de exemplo a seguir mostra os resultados da transcrição com as PHIs do paciente identificadas.
```
{
"jobName": "my-medical-transcription-job-name",
"accountId": "111122223333",
"results": {
"transcripts": [{
"transcript": "The patient's name is Bertrand."
}],
"items": [{
"id": 0,
"start_time": "0.0",
"end_time": "0.37",
"alternatives": [{
"confidence": "0.9993",
"content": "The"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 1,
"start_time": "0.37",
"end_time": "0.44",
"alternatives": [{
"confidence": "0.9981",
"content": "patient's"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 2,
"start_time": "0.44",
"end_time": "0.52",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "name"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 3,
"start_time": "0.52",
"end_time": "0.92",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "is"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 4,
"start_time": "0.92",
"end_time": "0.9989",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "Bertrand"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 5,
"alternatives": [{
"confidence": "0.0",
"content": "."
}],
"type": "punctuation"
}],
"entities": [{
"content": "Bertrand",
"category": "PHI*-Personal*",
"startTime": 0.92,
"endTime": 1.2,
"confidence": 0.9989
}],
"audio_segments": [
{
"id": 0,
"transcript": "The patient's name is Bertrand.",
"start_time": "0.0",
"end_time": "0.9989",
"items": [
0,
1,
2,
3,
4,
5
]
}
]
},
"status": "COMPLETED"
}
```
## AWS CLI
**Para transcrever um arquivo de áudio e identificar PHI usando um trabalho de transcrição em lote (AWS CLI)**
+ Execute o código a seguir.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--medical-transcription-job-name {{my-medical-transcription-job-name}}\
--language-code en-US \
--media MediaFileUri="s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-audio-file}}.{{flac}}" \
--output-bucket-name {{amzn-s3-demo-bucket}} \
--specialty PRIMARYCARE \
--type {{type}} \ # Choose CONVERSATION to transcribe a medical conversation. Choose DICTATION to transcribe a medical dictation.
--content-identification-type PHI
```