偵測 PHI - Amazon Comprehend Medical

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

偵測 PHI

當您只想要在掃描臨床文字時偵測受保護醫療資訊 (PHI) 資料時,請使用 DetectPHI 操作。若要偵測臨床文字中的所有可用實體,請使用 DetectEntitiesV2

此 API 最適合只需要偵測 PHI 實體的使用案例。如需非 PHI 類別中的資訊,請參閱 偵測實體 (第 2 版)

重要

Amazon Comprehend Medical 提供可信度分數,指出偵測到之實體準確性的可信度。評估這些可信度分數,並為您的使用案例識別正確的可信度閾值。對於特定合規使用案例,我們建議您使用額外的人工審核或其他方法來確認偵測到的 PHI 的準確性。

根據 HIPAA 法案,根據 18 個識別符清單的 PHI 必須特別謹慎處理。Amazon Comprehend Medical 會偵測與這些識別符相關聯的實體,但這些實體不會將 1:1 對應至 Safe Harbor 方法指定的清單。並非所有識別符都包含在非結構化臨床文字中,但 Amazon Comprehend Medical 確實涵蓋了所有相關識別符。這些識別符由可用於識別個別病患的資料組成,包括下列清單。如需詳細資訊,請參閱美國政府健康與人類服務網站上的醫療資訊隱私權

每個與 PHI 相關的實體都包含一個分數 (Score在回應中),表示 Amazon Comprehend Medical 對偵測準確性的可信度。為您的使用案例識別正確的可信度閾值,並篩選出不符合該閾值的實體。識別 PHI 的出現時,最好使用低可信度閾值進行篩選,以擷取更多可能偵測到的實體。在合規使用案例中不使用偵測到的實體值時,尤其如此。

執行 DetectPHIDetectEntitiesV2 操作可以偵測下列 PHI 相關實體:

偵測到的 PHI 實體

實體

Description

HIPAA 類別

AGE

所有年齡因素、年齡範圍和提及的任何年齡,無論是患者或家人,還是涉及備註的其他人員。除非另有說明,否則預設值為年。

3. 與個人相關的日期

DATE 與患者或患者護理相關的任何日期。 3. 與個人相關的日期

NAME

臨床備註中提及的所有名稱,通常屬於病患、家人或提供者。

1. 名稱

PHONE_OR_FAX

任何電話、傳真、呼叫器;不包括具名電話號碼,例如 1-800-QUIT-NOW 和 911。

4. 電話號碼

5. 傳真號碼

EMAIL

任何電子郵件地址。

6. 電子郵件位址

ID

與病患身分相關聯的任何類型的數字。這包括其社會安全號碼、醫療記錄號碼、設施識別號碼、臨床試驗號碼、憑證或授權號碼、車輛或裝置號碼。它還包含生物識別數字,以及識別護理地點或提供者的數字。

7. 社會安全號碼

8. 醫療記錄號碼

9. Health Plan 編號

10. 帳號:

11. 憑證/授權號碼

12. 車輛識別符

13. 裝置編號

16. 生物識別資訊

18. 任何其他識別特徵

URL

任何 Web URL。

14. URL

ADDRESS

這包括任何設施、具名醫療設施或設施內 wards 地址的所有地理分區。

2. 地理位置

PROFESSION

包括備註中提及的任何與病患或病患家人相關的職業或雇主。

18. 任何其他識別特徵

範例

文字「病患是 John Smith,48 歲的老師,是華盛頓州西雅圖的居民。」 傳回:

  • 「John Smith」為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別NAME中的 類型實體

  • 「48」為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別AGE中的 類型實體

  • "teacher" 為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別中的類型 PROFESSION(識別特徵) 實體

  • "Seattle, Washington" 為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別中的ADDRESS實體

在 Amazon Comprehend Medical 主控台中,如下所示:

Patient information card displaying name, age, profession, and address details.

使用 DetectPHI 操作時,回應會顯示如下。當您使用 StartPHIDetectionJob 操作時,Amazon Comprehend Medical 會使用此結構在輸出位置建立檔案。

{ "Entities": [ { "Id": 0, "BeginOffset": 11, "EndOffset": 21, "Score": 0.997368335723877, "Text": "John Smith", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "NAME", "Traits": [] }, { "Id": 1, "BeginOffset": 25, "EndOffset": 27, "Score": 0.9998362064361572, "Text": "48", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "AGE", "Traits": [] }, { "Id": 2, "BeginOffset": 37, "EndOffset": 44, "Score": 0.8661606311798096, "Text": "teacher", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "PROFESSION", "Traits": [] }, { "Id": 3, "BeginOffset": 61, "EndOffset": 68, "Score": 0.9629441499710083, "Text": "Seattle", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] }, { "Id": 4, "BeginOffset": 78, "EndOffset": 88, "Score": 0.38217034935951233, "Text": "Washington", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] } ], "UnmappedAttributes": [] }