Detección de información sanitaria protegida (PHI)

Utilice la operación DetectPHI cuando solo desee detectar datos de información sanitaria protegida (PHI) al analizar textos clínicos. Para detectar todas las entidades disponibles en el texto clínico, utilice DetectEntitiesV2.

Esta API es ideal para casos en los que solo se requiere detectar entidades de PHI. Para saber más sobre la información de las categorías no relacionadas con la PHI, consulte Detección de entidades (versión 2).

importante

Amazon Comprehend Medical proporciona puntuaciones de confianza que indican el nivel de confianza en la precisión de las entidades detectadas. Evalúe estas puntuaciones de confianza e identifique el umbral de confianza adecuado para su caso de uso. Para casos específicos de cumplimiento normativo, le recomendamos que realice una revisión humana adicional o utilice algún otro método para confirmar la precisión de la PHI detectada.

De conformidad con la ley HIPAA, la PHI que se basa en una lista de 18 identificadores debe tratarse con especial cuidado. Amazon Comprehend Medical detecta las entidades asociadas a estos identificadores, pero estas entidades no se relacionan de forma unívoca con la lista especificada por el método Safe Harbor. Los textos clínicos no estructurados no contienen todos los identificadores, pero Amazon Comprehend Medical cubre todos los identificadores relevantes. Estos identificadores son datos que se pueden utilizar para identificar a un paciente individual, incluidos los de la lista de abajo. Para obtener más información, consulte la privacidad de la información sanitaria en el sitio web de Salud y Servicios Humanos del Gobierno de EE. UU..

Cada entidad relacionada con PHI incluye una puntuación (Score en la respuesta) que indica el nivel de confianza que Amazon Comprehend Medical tiene en la precisión de los elementos detectados. Identifique el umbral de confianza adecuado para su caso de uso y excluya las entidades que no lo alcancen. Cuando identifique PHI, puede ser mejor utilizar un umbral de confianza bajo en el filtrado para detectar más posibles entidades. Esto es especialmente cierto cuando no se utilizan los valores de las entidades detectadas en casos de uso en los que se requiera conformidad con las normativas.

Las siguientes entidades relacionadas con el PHI se pueden detectar ejecutando las operaciones DetectPHI o DetectEntitiesV2:

Entidades de PHI detectadas
Entidad	Descripción	Categoría de HIPAA
AGE	Todos los componentes de edad, intervalos de edades y cualquier edad mencionada, ya sea del paciente, un familiar u otras personas indicadas en la nota. El valor predeterminado se expresa en años, a menos que se indique lo contrario.	3. Fechas relacionadas con una persona
FECHA	Cualquier fecha relacionada con el paciente o la atención sanitaria.	3. Fechas relacionadas con una persona
NAME	Todos los nombres mencionados en la nota clínica, que suelen ser del paciente, sus familiares o el proveedor.	1. Nombre
PHONE_OR_FAX	Cualquier teléfono, fax o buscapersonas; excluidos los números de teléfono mencionados, como el 1-855-DÈJELO-YA y el 112.	4. Número de teléfono 5. Número de fax
CORREO ELECTRÓNICO	Cualquier dirección de correo electrónico.	6. Direcciones de correo electrónico
ID	Cualquier tipo de número asociado a la identidad de un paciente. Esto incluye el número de la Seguridad Social, de la historia clínica, de identificación del centro, de ensayo clínico, de certificado o licencia, la matrícula del vehículo o el número de dispositivo. También incluye números biométricos y números que identifican el lugar de atención sanitaria o el proveedor.	7. Número de la Seguridad Social 8. Número de historia clínica 9. Número de seguro médico 10. Números de cuenta 11. Números de certificado/licencia 12. Identificadores de vehículos 13. Números de dispositivos 16. Información biométrica 18. Cualquier otra característica identificativa
URL	Cualquier URL web.	14. Direcciones URL
ADDRESS	Esto incluye todas las subdivisiones geográficas de la dirección de cualquier centro, centro médico mencionado o sala de un centro.	2. Ubicación geográfica
PROFESSION	Incluye cualquier profesión o empleador mencionado en una nota relacionado con el paciente o con sus familiares.	18. Cualquier otra característica identificativa

Ejemplo

El texto “Patient is John Smith, a 48-year-old teacher and resident of Seattle, Washington” (El paciente es John Smith, un profesor de 48 años y residente en Seattle, Washington) devuelve lo siguiente:

• “John Smith” como entidad de tipo NAME en la categoría PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• “48” como entidad de tipo AGE en la categoría PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• “teacher” (profesor) como entidad de tipo PROFESSION (característica identificativa) de la categoría PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• “Seattle, Washington” como entidad ADDRESS de la categoría PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

En la consola de Amazon Comprehend Medical, esto se muestra de esta forma:

Cuando se utiliza la operación DetectPHI, la respuesta aparece como se indica más abajo. Al utilizar la DetectionJob operación StartPhi, Amazon Comprehend Medical crea un archivo en la ubicación de salida con esta estructura.

{
    "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": []
}