Transformation von Gesundheitsdaten

AWS HealthLake Data Transformation Agent ist ein vollständig verwalteter Service, der ältere Gesundheitsdaten in den Standard Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) R4 konvertiert. Er akzeptiert zwei Quellformate: C-CDA (Consolidated Clinical Document Architecture, das Standard-XML-Format für klinische Dokumente wie Entlassungszusammenfassungen und Pflegepläne) und CSV: und generiert FHIR R4-Ressourcen, die Anwendungen über standardmäßige FHIR-APIs abfragen können. Es sind keine FHIR-Kenntnisse erforderlich: Der Data Transformation AI-Agent erstellt und bearbeitet die Konvertierungslogik anhand einer Beschreibung, die Sie benötigen.

Der Data Transformation Agent ist eine interne Funktion. AWS HealthLake Häufige Anwendungsfälle umfassen:

• Migrieren Sie ältere klinische Archive: Wandeln Sie jahrelange C-CDA Dokumente oder CSV-Exporte in abfragbare FHIR R4-Ressourcen um.

• Integrieren Sie eine neue Datenquelle: Ein ISV- oder Plattformteam kann eine Konvertierung für einen neuen Kunden oder Feed innerhalb von Tagen statt Monaten durchführen.

• Erstellen Sie einen Längsschnitt: Aggregieren Sie Daten aus mehreren Quellen in einem HealthLake Datenspeicher, wo sie von Downstream-Analysen und KI verarbeitet werden.

Wichtig

Der Data Transformation Agent ist als Vorschaufunktion verfügbar und kann sich ändern. Die in diesem Handbuch beschriebenen APIs, Funktionen und Dokumentationen können vor der allgemeinen Verfügbarkeit geändert werden.

Wichtiger Hinweis

Der Data Transformation Agent konvertiert das Format von Gesundheitsdaten. Er ist kein Ersatz für professionelle medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung und ist nicht zur Heilung, Behandlung, Linderung, Vorbeugung oder Diagnose von Krankheiten oder Gesundheitsproblemen vorgesehen. Sie sind für die Validierung der konvertierten Daten und für die Durchführung einer Überprüfung durch einen Menschen im Rahmen der Verwendung des Data Transformation Agent verantwortlich, auch in Verbindung mit Produkten von Drittanbietern, die als Grundlage für klinische Entscheidungen dienen sollen. Konvertierte Daten sollten nur für die Patientenversorgung oder für klinische Szenarien verwendet werden, nachdem sie von geschultem medizinischem Fachpersonal mit fundiertem medizinischem Urteilsvermögen überprüft wurden.

Als Teil der Funktion AWS wird der Data Transformation AI Agent angeboten — ein LLM-powered Agent, der Ihnen hilft, die standardmäßigen Datentransformationsprofile schnell und nahtlos an Ihre Geschäftslogik und Anforderungen anzupassen, indem Sie einfach Konversationsanfragen stellen. Diese Anfragen sollten keine personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Informationen enthalten, und der Agent hat nur Zugriff auf die Konfigurationsanfrage, nicht auf die zugrunde liegenden Daten (weder die Quelldaten noch die konvertierten Daten). AWS geht davon aus, dass sich diese Anfragen auf die Verwaltung und Konfiguration des Profils (der AWS Ressource) beschränken werden.

Funktionen des Data Transformation Agent

Der Data Transformation Agent bietet die folgenden Funktionen.

Healthcare-aware KI-Agent für Datentransformation

Der Data Transformation Agent wurde speziell für klinische Daten entwickelt. Er ordnet C-CDA Dokumentabschnitte den richtigen FHIR-Ressourcen zu (z. B. einen Abschnitt „Probleme“ den Zustandsressourcen) und ordnet ältere OIDs (Object Identifiers) FHIR-URIs zu. Beschreiben Sie eine Änderung in natürlicher Sprache, und der AI-Agent aktualisiert die zugrunde liegenden Zuordnungen und die Konvertierungslogik mithilfe von Velocity-Vorlagen für C-CDA und einer YAML-Mapping-Konfiguration für CSV und präsentiert die Änderung zur Überprüfung, bevor sie angewendet wird. Der Agent akzeptiert Anweisungen in natürlicher Sprache, Beispieldaten, Schemadokumentation und FHIR-Validierungsfehler als Eingabe und unterstützt die iterative Verfeinerung. Die Konvertierungslogik kann auch direkt bearbeitet werden.

Wiederverwendbare, versionierte Profile

Die Konvertierungslogik basiert auf Transformationsprofilen, die Sie einmal erstellen und dann für alle Datenspeicher und Jobs in Ihrem Konto wiederverwenden. Jede veröffentlichte Version ist ein unveränderlicher Snapshot, sodass Sie Versionen vergleichen, zu einer beliebigen vorherigen Version zurückkehren und einen Entwurf weiter bearbeiten können, während Transformationsaufträge für die zuletzt veröffentlichte Version ausgeführt werden.

Starter- und Basisprofile

Beginnen Sie mit einem Arbeitsprofil statt mit einem leeren. Denn C-CDA das AWS Starter-Profil ist ein vordefiniertes Profil, das standardmäßig allgemeine Zuordnungen von Abschnitten zu Ressourcen bietet. Für CSV generiert der AI-Agent aus CSV-Beispieldateien in Amazon S3 ein auf Ihr Schema zugeschnittenes Basisprofil. Verwenden Sie es entweder unverändert, passen Sie es mit dem AI-Agenten an oder klonen Sie es als Grundlage für ein neues Profil.

Real-time und Massenkonvertierung

Konvertieren Sie ein einzelnes Dokument in Echtzeit zum Testen und zur interaktiven Nutzung oder führen Sie Massenaufträge über Amazon S3 aus. Es gibt keine Infrastruktur, die verwaltet werden muss, und falsch formatierte Eingaben werden übersprungen und zur Verfeinerung protokolliert, ohne dass der Stapel fehlerhaft ist.

Flexible Ausgabeziele

Schreiben Sie konvertierte FHIR-Ressourcen an einen eigenständigen Amazon S3 S3-Standort oder konvertieren und importieren Sie sie in einem einzigen Schritt direkt in einen HealthLake AWS-Datenspeicher, sodass Downstream-Analysen, KI und Ressourcenabgleich die Daten verarbeiten können.

Validierung und Qualitätsberichterstattung

Überprüfen Sie C-CDA Quelldateien, Mappings und FHIR-Ausgaben, damit Sie Fehler catch und die Konvertierungsqualität überprüfen können.

Erkennung von Abweichungen

Aktivieren Sie einen Drift-Bericht, in dem Quellenelemente angezeigt werden, die in der transformierten Ausgabe nicht erfasst wurden, sodass Sie Mapping-Lücken finden und schließen können.

Herkunft und Prüfpfad

Wenn diese Option aktiviert ist, generiert der Data Transformation Agent für jede Konvertierung eine Core-conformant FHIR-Herkunftsressource aus den USA, wobei jede Ausgaberessource bis zu ihrer Quelldatei und ihrem Speicherort zurückverfolgt wird.

Zugriff über die Konsole, das SDK und Ihre IDE

Verwenden Sie die AWS-Managementkonsole für einen visuellen Workflow, die AWS-CLI und SDKs für die Automatisierung und/oder das Model Context Protocol (MCP) CI/CD, um Profile zu erstellen, Konvertierungen durchzuführen und Fehler von einer MCP-compatible IDE wie Kiro oder Cursor aus zu debuggen. Alle Schnittstellen nutzen dieselbe API-Oberfläche.

Zugreifen auf den Data Transformation Agent

Sie können mit den AWS SDKs und dem AWS-Managementkonsole Model Context Protocol (MCP) auf den Data Transformation Agent zugreifen. AWS Command Line Interface

AWS-Managementkonsole

Eine Weboberfläche zum Erstellen von Profilen, Ausführen von Transformationsaufträgen und Überprüfen der Ergebnisse.

AWS CLI und AWS SDKs

Programmatischer Zugriff auf die APIs der Data Transformation AI-Agenten: die AWS CLI für die Befehlszeilen- und Shell-Automatisierung und die AWS SDKs für Anwendungscode und. CI/CD Beide schließen dieselbe zugrunde liegende REST-API ein. (Der synchrone Konvertierungsvorgang in Echtzeit ist nur über die REST-API verfügbar.)

MCP (Model Context Protocol)

Alle APIs für Data Transformation AI-Agenten sind als MCP-Tools über den AWS MCP-Server verfügbar, sodass KI-Agenten wie Kiro und Cursor Profile erstellen, Konvertierungen ausführen und Fehler debuggen können.

HIPAA-Eignung und Datensicherheit

Der Data Transformation Agent wird als Teil eines AWS HealthLake HIPAA-fähigen Dienstes angeboten. Weitere Informationen über die AWS. U.S Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA) und die Nutzung von AWS Diensten zur Verarbeitung, Speicherung und Übertragung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI), siehe HIPAA-Übersicht.

Verbindungen zum Data Transformation Agent, der PHI enthält, müssen verschlüsselt sein. Standardmäßig verwenden alle Verbindungen HTTPS über TLS. Sie können auch eine Verbindung über eine Schnittstelle herstellen, von der VPC-Endpoint betrieben wird AWS PrivateLink, indem Sie den Dienst AWS HealthLake und interface VPC endpoints ()AWS PrivateLink verwenden. Profilinhalt und Jobausgabe werden im Ruhezustand entweder mit einem vom Kunden verwalteten AWS KMS Schlüssel oder einem eigenen Schlüssel verschlüsselt. AWS Einzelheiten Berechtigungen für Datentransformationsaufgaben einrichten zur Verschlüsselung und Zugriffskontrolle finden Sie unter.

Preisgestaltung

Der KI-Agent für Datentransformation ist als Vorversion verfügbar. Wenden Sie sich an Ihr AWS Account-Team, damit wir die Produktionsreife für Ihren Anwendungsfall bestätigen können. Die Preise werden bekannt gegeben, sobald die Funktion allgemein verfügbar ist. Alle transformierten Daten, in die sie aufgenommen HealthLake werden, unterliegen der AWS HealthLake Preisgestaltung.

Erste Schritte

Wenn Sie Data Transformation Agent zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir, die folgenden Abschnitte der Reihe nach zu lesen:

1. So funktioniert der Data Transformation Agent: Die Kernobjekte (Transformationsprofil, Transformationsjob, KI-Agent) und wie sie zueinander stehen.

2. Einrichtung: Der Kontozugriff und die Berechtigungen, die Sie benötigen.

3. Erste Schritte mit Erste Schritte mit dem SDK und AWS CLIErste Schritte mit MCP, oderErste Schritte mit der Konsole: Eine Komplettlösung in Ihrer bevorzugten Oberfläche.