Vinculación de SNOMED CT

Utilice InferSNOMEDCT para detectar entidades médicas y vincularlas con conceptos de la versión de marzo de 2022 de la Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms (SNOMED CT). SNOMED CT le proporciona un vocabulario completo de conceptos médicos, que incluye afecciones médicas y anatomía, pruebas médicas, tratamientos y procedimientos. Para obtener más información, consulte SNOMED CT.

Para cada entidad médica detectada, Amazon Comprehend Medical incluye los cinco principales identificadores de conceptos de SNOMED CT y sus descripciones asociadas, junto con una puntuación de confianza que indica la confianza del modelo en la predicción. Los identificadores de conceptos de SNOMED CT se muestran en orden descendente según el nivel de confianza, junto con las puntuaciones de confianza. Los identificadores de conceptos de SNOMED CT se pueden utilizar después para estructurar los datos clínicos de los pacientes con fines de codificación médica, elaboración de informes o análisis clínicos, si se utilizan con la polijerarquía de SNOMED CT.

InferSNOMEDCT está disponible para clientes de EE. UU. Para obtener información sobre su uso en otros países y sobre las licencias correspondientes, consulte SNOMED CT.

InferSNOMEDCT resulta útil en los siguientes escenarios:

• Asistencia para la codificación médica profesional en las historias clínicas de los pacientes

• Estudios y ensayos clínicos

• Administración de la salud de la población

InferSNOMEDCT detecta entidades en las siguientes categorías. También detecta otra información contextual y la vincula como atributos o características.

• MEDICAL_CONDITION: los signos, síntomas y diagnósticos de las afecciones médicas.

• ANATOMY: partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones.

• TEST_TREATMENT_PROCEDURE: los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica.

Categoría de anatomía

La categoría ANATOMY detecta las referencias a partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones.

Atributos

Se detectan los siguientes atributos para la categoría ANATOMY:

• DIRECTION: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal o ventral.

• SYSTEM_ORGAN_SITE: sistemas corporales, localizaciones o regiones anatómicas y partes del cuerpo.

Categoría de afección médica

La categoría MEDICAL_CONDITION detecta los signos, síntomas y diagnósticos de afecciones médicas.

Tipo

En la categoría MEDICAL_CONDITION, se detecta el siguiente tipo:

• DX_NAME: identificación de una afección médica que se determina mediante la evaluación de los síntomas.

Atributos

Se detectan los siguientes atributos para la categoría MEDICAL_CONDITION:

• ACUITY: determinación de una enfermedad como crónica, aguda, repentina, persistente o gradual.

• QUALITY: cualquier término descriptivo de la afección médica, como el estadio o el grado.

• DIRECTION: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal o ventral.

• SYSTEM_ORGAN_SITE: sistemas corporales, localizaciones o regiones anatómicas y partes del cuerpo.

Características

Se detectan las siguientes características para la categoría MEDICAL_CONDITION:

• DIAGNOSIS: una afección médica que se determina como la causa o el resultado de los síntomas. Los síntomas se pueden detectar mediante exámenes físicos, informes de laboratorio o radiológicos u otros medios.

• HYPOTHETICAL: una indicación de que una afección médica se expresa como una hipótesis.

• LOW_CONFIDENCE: una indicación de que una afección médica se expresa como de alta incertidumbre. Esto no está directamente relacionado con las puntuaciones de confianza proporcionadas.

• NEGATION: una indicación de que no existe una afección médica.

• PERTAINS_TO_FAMILY: una indicación de que una afección médica es relevante para la familia del paciente, no para el paciente.

• SIGN: una afección médica indicada por el médico.

• SYMPTON: una afección médica indicada por el paciente.

Categoría de prueba, tratamiento y procedimiento

La categoría TEST_TREATMENT_PROCEDURE detecta los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica.

Tipo

Para la categoría TEST_TREATMENT_PROCEDURE, se detectan los siguientes tipos:

• PROCEDURE_NAME: intervenciones que se realizan en el paciente para tratar una afección médica o para brindarle atención.

• TEST_NAME: procedimientos que se realizan en el paciente para el diagnóstico, la medición o la detección, o una calificación que podría tener un valor resultante. Esto incluye cualquier procedimiento, proceso, evaluación o calificación para determinar un diagnóstico, descartar o detectar una afección, o para puntuar o valorar a un paciente.

• TREATMENT_NAME: intervenciones que se realizan para combatir una enfermedad o un trastorno. Esto incluye los medicamentos, como antivirales y vacunas.

Atributos

Para la categoría TEST_TREATMENT_PROCEDURE, se detectan los siguientes atributos:

• TEST_NAME: la prueba de diagnóstico realizada.

• TEST_VALUE: los resultados numéricos de una prueba de diagnóstico.

• TEST_UNIT: las unidades asociadas a un resultado de TEST_VALUE:.

• PROCEDURE_NAME: el nombre de una cirugía o un procedimiento médico realizado.

• TREATMENT_NAME: el nombre del tratamiento que se administra a un paciente.

Características

• FUTURE: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se refiere a una acción o un evento que tendrá lugar después del tema abordado en las notas.

• HYPOTHETICAL: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se expresa como una hipótesis.

• NEGATION: una indicación de que una acción o un resultado son negativos o no se están realizando.

• PAST_HISTORY: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se realizó al paciente antes del encuentro actual.

Detalles de SNOMED CT

En la respuesta de JSON se incluyen los detalles de SNOMED CT, que contienen la siguiente información:

• EDITION: solo se admite la edición de EE. UU.

• VERSIONDATE: la marca de fecha de la versión de SNOMED CT utilizada.

• LANGUAGE: se admiten los análisis en inglés (US-EN).

Ejemplos de entrada y respuesta

nota

Para obtener información sobre la sintaxis específica de entrada y respuesta de la API, consulte InferSNOMEDCT en la Referencia de la API de Amazon Comprehend Medical.

En el siguiente ejemplo de texto de entrada se muestra cómo funciona la operación InferSNOMEDCT. Para ver todo el texto de entrada, desplácese sobre el botón Copiar.

"HEENT : Boggy inferior turbinates, No oropharyngeal lesion"

La operación InferSNOMEDCT devuelve el siguiente resultado en formato JSON.

{
    "Entities": [
        {
            "Category": "ANATOMY",
            "BeginOffset": 0,
            "EndOffset": 5,
            "Text": "HEENT",
            "Traits": [],
            "SNOMEDCTConcepts": [
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            "Score": Float,
            "Attributes": [],
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        },
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            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "BeginOffset": 8,
            "EndOffset": 33,
            "Text": "Boggy inferior turbinates",
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            "Attributes": [
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                    "RelationshipScore": Float,
                    "EndOffset": 5,
                    "Text": "HEENT",
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                    "RelationshipType": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
                    "Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
                    "Id": 0,
                    "BeginOffset": 0
                }
            ],
            "Type": "DX_NAME",
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        },
        {
            "Category": "ANATOMY",
            "BeginOffset": 23,
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            "Text": "turbinates",
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                    "Description": "Segmented neutrophil (cell)"
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            "Id": 3
        },
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            "Text": "oropharyngeal",
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        },
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            "BeginOffset": 39,
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            "Text": "oropharyngeal lesion",
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                    "Score": Float,
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            "Score": Float,
            "Attributes": [
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                    "EndOffset": 5,
                    "Text": "HEENT",
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