本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 什么是 Amazon Comprehend Medical？
Amazon Comprehend Medical 可以检测并返回非结构化临床文本中的有用信息，例如医生记录、出院摘要、检验结果、病例记录等。Amazon Comprehend Medical 使用自然语言处理 (NLP) 模型来检测实体，这些实体是对医疗信息 [例如医学状况、药物或受保护的健康信息 (PHI)] 的文本引用。有关检测到的实体的完整列表，请参阅 [检测实体（版本 2）](textanalysis-entitiesv2.md)。Amazon Comprehend Medical 还允许用户通过本体链接操作将这些检测到的实体与标准化医学知识库（ RxNorm 例如 ICD-10-CM）关联起来。
本开发人员指南中的信息适用于应用程序开发人员。本指南包括有关通过 AWS CLI 或亚马逊 Comprehend Medical 以编程方式使用亚马逊 Comprehend Medical 的信息。 APIs
Amazon Comprehend Medical 的定价与 Amazon Comprehend 的定价不同。有关更多信息，请参阅 [Amazon Comprehend Medical Pricing](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/pricing/)。
**支持的语言**
Amazon Comprehend Medical 仅检测英语 (US-EN) 文本中的医疗实体。
## 重要提示
Amazon Comprehend Medical 并不代替专业的医学意见、诊断或治疗。Amazon Comprehend Medical 提供置信度分数，该分数表明对检测到的实体的准确性的信心。为您的使用案例确定正确的置信度阈值，并在需要高准确度的情况下使用高置信度阈值。对于某些使用案例，结果应由经过适当培训的人力审核人员进行审核和验证。例如，只有经过训练有素的医学专家审查准确性和进行合理的医学判断后，Amazon Comprehend Medical 才能在患者护理场景中使用。
## Amazon Comprehend Medical 使用案例
您可以将 Amazon Comprehend Medical 用于以下医疗保健应用领域：
+ **患者病例管理和结果**：医生和医疗保健提供者可以管理和轻松访问不适合传统形式的医疗信息。与标准格式相比，病人可以用叙述的方式报告自己的健康问题，并提供更多信息。通过分析病例记录，医疗服务提供者可以在病情变得更加难以治疗、治疗费用更加昂贵之前，确定进行早期病情筛查的人选。
+ **临床研究**：生命科学和研究机构可以优化临床试验患者的匹配过程。通过使用 Amazon Comprehend Medical 检测临床文本中的相关信息，研究人员可以改进药物警戒，执行上市后监测以监控药物不良事件，并通过轻松检测随访记录和其他临床文本中的重要信息来评测治疗效果。例如，通过分析病人的叙述，可以更容易、更有效地监测病人对某些疗法的反应。
+ **医疗账单和医疗保健收入周期管理**：付款人可将分析范围扩大到临床笔记等非结构化文档。可以对诊断的更多信息进行分析和使用，以帮助从非结构化文档中确定适当的账单代码。自然语言处理 (NLP) 是计算机辅助编码 (CAC) 中最关键的组成部分。Amazon Comprehend Medical 采用最新的 NLP 技术来分析临床文本，这有助于缩短创收时间并提高报销准确性。
+ **本体关联**：使用本体关联功能从临床文本中检测实体，并将这些实体与常见医学本体中的标准化概念关联起来。**Infer ICD1 0CM** 将可能的疾病识别为实体。**Infer ICD1 0CM** 将这些实体与2021年版《[国际疾病分类，第十修订版，临床修改》（ICD-10-CM）中的](https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm/?CDC_AAref_Val=https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm.htm)唯一代码联系起来。 **InferRxNorm**将临床文本中列出的药物识别为实体，并将这些实体与[美国国家医学图书馆RxNorm数据库中的](https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/docs/rxnormfiles.html )标准化概念标识符关联起来。**InfersNomedCT** 将医学概念（例如医学状况和解剖学、医学检查或治疗和手术）检测为实体，并将它们与[医学系统命名法 – 临床术语 (SNOMED CT)](https://www.snomed.org/value-of-snomedct) 本体中的代码关联起来。
## Amazon Comprehend Medical 的优势
使用 Amazon Comprehend Medical 的部分优势包括：
+ **轻松而强大的自然语言处理集成到您的应用程序**中 — 用于在应用程序中构建文本分析功能， APIs 以实现强大而准确的自然语言处理。
+ **准确性**：使用深度学习技术精确分析文本。我们的模型不断使用跨多个领域的新数据进行训练，以提高准确性。
+ **可扩展性**：检测来自多个文档的信息，从而可以快速了解患者的健康和护理。
+ **与其他 AWS 服务集成**：Amazon Comprehend Medical 旨在与其他 AWS 服务（例如 Amazon S3 和 AWS Lambda）无缝协作。将您的文档存储在亚马逊 S3 中，使用 Firehose 分析实时数据，或者使用 Amazon Transcribe 将患者的叙述转录为可供亚马逊 Comprehend Medical 分析的文本。Support for AWS Identity and Access Management (IAM) 使您可以轻松安全地控制对亚马逊 Comprehend Medical 运营的访问权限。借助 IAM，您可以创建和管理 AWS 用户和组，以便向开发人员和最终用户授予适当的访问权限。
+ **低成本**：只需为您分析的文档付费。没有最低费用或预付费用。
## HIPAA 合规性
这是一项符合 HIPAA 要求的服务。[有关 AWS《1996 年美国健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 以及使用 AWS 服务处理、存储和传输受保护的健康信息 (PHI) 的更多信息，请参阅 HIPAA 概述。](https://aws.amazon.com/compliance/hipaa-compliance/)
必须对包含 PHI 的 Amazon Comprehend Medical 的连接进行加密。默认情况下，所有与 Amazon Comprehend Medical 的连接都使用基于 TLS 的 HTTPS。Amazon Comprehend Medical 不会持续存储客户内容。因此，您无需在服务中配置静态加密。
## 访问 Amazon Comprehend Medical
1. AWS 管理控制台：提供一个 Web 界面，您可以使用该界面访问 Amazon Comprehend Medical。
1. AWS 命令行界面（AWS CLI）：提供用于众多 AWS 服务（包括 Amazon Comprehend Medical）的命令，并且在 Windows、macOS 和 Linux 上受支持。有关安装 AWS CLI 的更多信息，请参阅 AWS 命令行界面。
1. AWS SDKs — AWS 提供 SDKs （软件开发套件），其中包括适用于各种编程语言和平台（Java、Python、Ruby、.NET、iOS、Android 等）的库和示例代码。它们 SDKs 提供了一种便捷的方式来创建对亚马逊 Comprehend Medical 和 AWS 的编程访问权限。有关更多信息，请参阅 AWS SDKs。
## 如何开始使用 Amazon Comprehend Medical
如果您是首次接触 Amazon Comprehend Medical 的用户，我们建议您按顺序阅读以下章节：
1. [Amazon Comprehend Medical 工作原理](comprehendmedical-howitworks.md)：本节介绍 Amazon Comprehend Medical 的概念。
1. [Amazon Comprehend Medical 入门](comprehendmedical-gettingstarted.md)：本节介绍如何设置账户和测试 Amazon Comprehend Medical。