を使用した Amazon Comprehend Medical の例 AWS CLI

次のコード例は、Amazon Comprehend Medical AWS Command Line Interface でを使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。

各例には、完全なソースコードへのリンクが含まれています。このリンクには、コンテキスト内でコードをセットアップして実行する方法の手順が記載されています。

トピック

アクション

アクション

次のコード例は、describe-entities-detection-v2-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを記述するには

次のdescribe-entities-detection-v2-job例では、非同期エンティティ検出ジョブに関連付けられたプロパティを表示します。


aws comprehendmedical describe-entities-detection-v2-job \
    --job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
        "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2020-03-18T21:20:15.614000+00:00",
        "EndTime": "2020-03-18T21:27:07.350000+00:00",
        "ExpirationTime": "2020-07-16T21:20:15+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-input",
            "S3Key": ""
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-output",
            "S3Key": "867139942017-EntitiesDetection-ab9887877365fe70299089371c043b96/"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
        "ModelVersion": "DetectEntitiesModelV20190930"
    }
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDescribeEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次のコード例は、describe-icd10-cm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-icd10-cm-inference-job例では、指定された job-id を使用して、リクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-icd10-cm-inference-job \
    --job-id "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7"

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
        "JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2020-05-18T21:20:15.614000+00:00",
        "EndTime": "2020-05-18T21:27:07.350000+00:00",
        "ExpirationTime": "2020-09-16T21:20:15+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-input",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-output",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
        "ModelVersion":  "0.1.0"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」の「1DescribeIcd0CmInferenceJob」を参照してください。

次のコード例は、describe-phi-detection-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

PHI検出ジョブを記述するには

次のdescribe-phi-detection-job例では、非同期の保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブに関連付けられたプロパティを表示します。


aws comprehendmedical describe-phi-detection-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
        "JobId": "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
        "EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
        "ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-input",
            "S3Key": ""
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-output",
            "S3Key": "867139942017-PHIDetection-4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3/"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
        "ModelVersion": "PHIModelV20190903"
    }
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスDescribePhiDetectionJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、describe-rx-norm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-rx-norm-inference-job例では、指定された job-id を使用して、リクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-rx-norm-inference-job \
    --job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
        "JobId": "g8199877365fc70299089371c043b96",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2020-05-18T21:20:15.614000+00:00",
        "EndTime": "2020-05-18T21:27:07.350000+00:00",
        "ExpirationTime": "2020-09-16T21:20:15+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-input",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-output",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
        "ModelVersion": "0.0.0"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスDescribeRxNormInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、describe-snomedct-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-snomedct-inference-job例では、指定された job-id を使用して、リクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-snomedct-inference-job \
    --job-id "2630034166536cdb52ffa3295a1b00a7"

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
        "JobId": "2630034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2021-12-18T21:20:15.614000+00:00",
        "EndTime": "2021-12-18T21:27:07.350000+00:00",
        "ExpirationTime": "2022-05-16T21:20:15+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-input",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Bucket": "comp-med-output",
            "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
        "ModelVersion":  "0.1.0"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスDescribeSnomedctInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、detect-entities-v2 を使用する方法を示しています。

AWS CLI

例 1: テキストから直接エンティティを検出するには

次のdetect-entities-v2例は、検出されたエンティティを示し、入力テキストから直接タイプに従ってラベル付けします。


aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --text "Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."

出力:


{
    "Id": 0,
    "BeginOffset": 38,
    "EndOffset": 47,
    "Score": 0.9942955374717712,
    "Text": "Clonidine",
    "Category": "MEDICATION",
    "Type": "GENERIC_NAME",
    "Traits": []
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Detect Entities Version 2」を参照してください。

例 2: ファイルパスからエンティティを検出するには

次のdetect-entities-v2例は、検出されたエンティティを示し、ファイルパスのタイプに従ってラベル付けします。


aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --text file://medical_entities.txt

medical_entities.txt の内容:


{
    "Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."
}

出力:


{
    "Id": 0,
    "BeginOffset": 38,
    "EndOffset": 47,
    "Score": 0.9942955374717712,
    "Text": "Clonidine",
    "Category": "MEDICATION",
    "Type": "GENERIC_NAME",
    "Traits": []
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Detect Entities Version 2」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDetectEntitiesV2」を参照してください。

次の例は、detect-phi を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

例 1: 保護されたヘルス情報 (PHI) をテキストから直接検出するには

次のdetect-phi例では、検出された保護対象ヘルス情報 (PHI) エンティティを入力テキストから直接表示します。


aws comprehendmedical detect-phi \
    --text "Patient Carlos Salazar presented with rash on his upper extremities and dry cough. He lives at 100 Main Street, Anytown, USA where he works from his home as a carpenter."

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "BeginOffset": 8,
            "EndOffset": 21,
            "Score": 0.9914507269859314,
            "Text": "Carlos Salazar",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "NAME",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 1,
            "BeginOffset": 94,
            "EndOffset": 109,
            "Score": 0.871849775314331,
            "Text": "100 Main Street, Anytown, USA",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 2,
            "BeginOffset": 145,
            "EndOffset": 154,
            "Score": 0.8302185535430908,
            "Text": "carpenter",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PROFESSION",
            "Traits": []
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.0.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「DetectPHI」を参照してください。

例 2: ファイルパスから直接保護ヘルス情報 (PHI) を検出するには

次のdetect-phi例は、ファイルパスから検出された保護対象ヘルス情報 (PHI) エンティティを示しています。


aws comprehendmedical detect-phi \
    --text file://phi.txt

phi.txt の内容:


"Patient Carlos Salazar presented with a rash on his upper extremities and a dry cough. He lives at 100 Main Street, Anytown, USA, where he works from his home as a carpenter."

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "BeginOffset": 8,
            "EndOffset": 21,
            "Score": 0.9914507269859314,
            "Text": "Carlos Salazar",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "NAME",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 1,
            "BeginOffset": 94,
            "EndOffset": 109,
            "Score": 0.871849775314331,
            "Text": "100 Main Street, Anytown, USA",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 2,
            "BeginOffset": 145,
            "EndOffset": 154,
            "Score": 0.8302185535430908,
            "Text": "carpenter",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PROFESSION",
            "Traits": []
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.0.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「DetectPHI」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスDetectPhi」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、infer-icd10-cm を使用する方法を示しています。

AWS CLI

例 1: 病状エンティティを検出し、テキストから直接 ICD-10-CM オントロジーにリンクするには

次のinfer-icd10-cm例では、検出された病状エンティティにラベルを付け、それらのエンティティを国際疾病分類臨床変更 (ICD-10-CM) の 2019 年版のコードにリンクします。


aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
    --text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "Text": "abdominal pain",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Score": 0.9475538730621338,
            "BeginOffset": 28,
            "EndOffset": 42,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "SYMPTOM",
                    "Score": 0.6724207401275635
                }
            ],
            "ICD10CMConcepts": [
                {
                    "Description": "Unspecified abdominal pain",
                    "Code": "R10.9",
                    "Score": 0.6904221177101135
                },
                {
                    "Description": "Epigastric pain",
                    "Code": "R10.13",
                    "Score": 0.1364113688468933
                },
                {
                    "Description": "Generalized abdominal pain",
                    "Code": "R10.84",
                    "Score": 0.12508003413677216
                },
                {
                    "Description": "Left lower quadrant pain",
                    "Code": "R10.32",
                    "Score": 0.10063883662223816
                },
                {
                    "Description": "Lower abdominal pain, unspecified",
                    "Code": "R10.30",
                    "Score": 0.09933677315711975
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 1,
            "Text": "diabetes",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Score": 0.9899052977561951,
            "BeginOffset": 75,
            "EndOffset": 83,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "DIAGNOSIS",
                    "Score": 0.9258432388305664
                }
            ],
            "ICD10CMConcepts": [
                {
                    "Description": "Type 2 diabetes mellitus without complications",
                    "Code": "E11.9",
                    "Score": 0.7158446311950684
                },
                {
                    "Description": "Family history of diabetes mellitus",
                    "Code": "Z83.3",
                    "Score": 0.5704703330993652
                },
                {
                    "Description": "Family history of other endocrine, nutritional and metabolic diseases",
                    "Code": "Z83.49",
                    "Score": 0.19856023788452148
                },
                {
                    "Description": "Type 1 diabetes mellitus with ketoacidosis without coma",
                    "Code": "E10.10",
                    "Score": 0.13285516202449799
                },
                {
                    "Description": "Type 2 diabetes mellitus with hyperglycemia",
                    "Code": "E11.65",
                    "Score": 0.0993388369679451
                }
            ]
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.1.0"
}

詳細については、Amazon ComprehendICD10-CM を推測する」を参照してください。

例 2: 病状エンティティを検出し、ファイルパスから ICD-10-CM オントロジーにリンクするには

次のinfer-icd-10-cm例では、検出された病状エンティティにラベルを付け、それらのエンティティを国際疾病分類臨床変更 (ICD-10-CM) の 2019 年版のコードにリンクします。


aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
    --text file://icd10cm.txt

icd10cm.txt の内容:


{
    "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."
}

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "Text": "abdominal pain",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Score": 0.9475538730621338,
            "BeginOffset": 28,
            "EndOffset": 42,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "SYMPTOM",
                    "Score": 0.6724207401275635
                }
            ],
            "ICD10CMConcepts": [
                {
                    "Description": "Unspecified abdominal pain",
                    "Code": "R10.9",
                    "Score": 0.6904221177101135
                },
                {
                    "Description": "Epigastric pain",
                    "Code": "R10.13",
                    "Score": 0.1364113688468933
                },
                {
                    "Description": "Generalized abdominal pain",
                    "Code": "R10.84",
                    "Score": 0.12508003413677216
                },
                {
                    "Description": "Left lower quadrant pain",
                    "Code": "R10.32",
                    "Score": 0.10063883662223816
                },
                {
                    "Description": "Lower abdominal pain, unspecified",
                    "Code": "R10.30",
                    "Score": 0.09933677315711975
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 1,
            "Text": "diabetes",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Score": 0.9899052977561951,
            "BeginOffset": 75,
            "EndOffset": 83,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "DIAGNOSIS",
                    "Score": 0.9258432388305664
                }
            ],
            "ICD10CMConcepts": [
                {
                    "Description": "Type 2 diabetes mellitus without complications",
                    "Code": "E11.9",
                    "Score": 0.7158446311950684
                },
                {
                    "Description": "Family history of diabetes mellitus",
                    "Code": "Z83.3",
                    "Score": 0.5704703330993652
                },
                {
                    "Description": "Family history of other endocrine, nutritional and metabolic diseases",
                    "Code": "Z83.49",
                    "Score": 0.19856023788452148
                },
                {
                    "Description": "Type 1 diabetes mellitus with ketoacidosis without coma",
                    "Code": "E10.10",
                    "Score": 0.13285516202449799
                },
                {
                    "Description": "Type 2 diabetes mellitus with hyperglycemia",
                    "Code": "E11.65",
                    "Score": 0.0993388369679451
                }
            ]
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.1.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Infer-ICD10-CM」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のInferIcd10Cm」を参照してください。

次のコード例は、infer-rx-norm を使用する方法を示しています。

AWS CLI

例 1: 薬剤エンティティを検出し、テキストから直接にリンク RxNorm するには

次のinfer-rx-norm例は、検出された薬剤エンティティを表示してラベル付けし、それらのエンティティを米国国立医学図書館 RxNorm データベースの概念識別子 (Rx CUI) にリンクします。


aws comprehendmedical infer-rx-norm \
    --text "Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "Text": "Levothyroxine",
            "Category": "MEDICATION",
            "Type": "GENERIC_NAME",
            "Score": 0.9996285438537598,
            "BeginOffset": 23,
            "EndOffset": 36,
            "Attributes": [
                {
                    "Type": "DOSAGE",
                    "Score": 0.9892290830612183,
                    "RelationshipScore": 0.9997978806495667,
                    "Id": 1,
                    "BeginOffset": 37,
                    "EndOffset": 51,
                    "Text": "125 micrograms",
                    "Traits": []
                },
                {
                    "Type": "ROUTE_OR_MODE",
                    "Score": 0.9988924860954285,
                    "RelationshipScore": 0.998291552066803,
                    "Id": 2,
                    "BeginOffset": 52,
                    "EndOffset": 56,
                    "Text": "p.o.",
                    "Traits": []
                },
                {
                    "Type": "FREQUENCY",
                    "Score": 0.9953463673591614,
                    "RelationshipScore": 0.9999889135360718,
                    "Id": 3,
                    "BeginOffset": 57,
                    "EndOffset": 67,
                    "Text": "once daily",
                    "Traits": []
                }
            ],
            "Traits": [],
            "RxNormConcepts": [
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet",
                    "Code": "966224",
                    "Score": 0.9912070631980896
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Capsule",
                    "Code": "966405",
                    "Score": 0.8698278665542603
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966191",
                    "Score": 0.7448257803916931
                },
                {
                    "Description": "levothyroxine",
                    "Code": "10582",
                    "Score": 0.7050482630729675
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Levoxyl]",
                    "Code": "966190",
                    "Score": 0.6921631693840027
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 4,
            "Text": "Synthroid",
            "Category": "MEDICATION",
            "Type": "BRAND_NAME",
            "Score": 0.9946461319923401,
            "BeginOffset": 86,
            "EndOffset": 95,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "NEGATION",
                    "Score": 0.5167351961135864
                }
            ],
            "RxNormConcepts": [
                {
                    "Description": "Synthroid",
                    "Code": "224920",
                    "Score": 0.9462039470672607
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.088 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966282",
                    "Score": 0.8309829235076904
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966191",
                    "Score": 0.4945160448551178
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.05 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966247",
                    "Score": 0.3674522042274475
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.025 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966158",
                    "Score": 0.2588822841644287
                }
            ]
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.0.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend デベロッパーガイド RxNorm」の「推論」を参照してください。

例 2: 薬剤エンティティを検出し、ファイルパス RxNorm からにリンクするには。


aws comprehendmedical infer-rx-norm \
    --text file://rxnorm.txt

rxnorm.txt の内容:


{
    "Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."
}

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "Text": "Levothyroxine",
            "Category": "MEDICATION",
            "Type": "GENERIC_NAME",
            "Score": 0.9996285438537598,
            "BeginOffset": 23,
            "EndOffset": 36,
            "Attributes": [
                {
                    "Type": "DOSAGE",
                    "Score": 0.9892290830612183,
                    "RelationshipScore": 0.9997978806495667,
                    "Id": 1,
                    "BeginOffset": 37,
                    "EndOffset": 51,
                    "Text": "125 micrograms",
                    "Traits": []
                },
                {
                    "Type": "ROUTE_OR_MODE",
                    "Score": 0.9988924860954285,
                    "RelationshipScore": 0.998291552066803,
                    "Id": 2,
                    "BeginOffset": 52,
                    "EndOffset": 56,
                    "Text": "p.o.",
                    "Traits": []
                },
                {
                    "Type": "FREQUENCY",
                    "Score": 0.9953463673591614,
                    "RelationshipScore": 0.9999889135360718,
                    "Id": 3,
                    "BeginOffset": 57,
                    "EndOffset": 67,
                    "Text": "once daily",
                    "Traits": []
                }
            ],
            "Traits": [],
            "RxNormConcepts": [
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet",
                    "Code": "966224",
                    "Score": 0.9912070631980896
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Capsule",
                    "Code": "966405",
                    "Score": 0.8698278665542603
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966191",
                    "Score": 0.7448257803916931
                },
                {
                    "Description": "levothyroxine",
                    "Code": "10582",
                    "Score": 0.7050482630729675
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Levoxyl]",
                    "Code": "966190",
                    "Score": 0.6921631693840027
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 4,
            "Text": "Synthroid",
            "Category": "MEDICATION",
            "Type": "BRAND_NAME",
            "Score": 0.9946461319923401,
            "BeginOffset": 86,
            "EndOffset": 95,
            "Attributes": [],
            "Traits": [
                {
                    "Name": "NEGATION",
                    "Score": 0.5167351961135864
                }
            ],
            "RxNormConcepts": [
                {
                    "Description": "Synthroid",
                    "Code": "224920",
                    "Score": 0.9462039470672607
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.088 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966282",
                    "Score": 0.8309829235076904
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966191",
                    "Score": 0.4945160448551178
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.05 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966247",
                    "Score": 0.3674522042274475
                },
                {
                    "Description": "Levothyroxine Sodium 0.025 MG Oral Tablet [Synthroid]",
                    "Code": "966158",
                    "Score": 0.2588822841644287
                }
            ]
        }
    ],
    "ModelVersion": "0.0.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend デベロッパーガイド RxNorm」の「推論」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスInferRxNorm」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、infer-snomedct を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

例: エンティティを検出し、テキストから直接 SNOMED CT オントロジーにリンクするには

次のinfer-snomedct例は、医療エンティティを検出し、Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms (SNOMED CT) の 2021 年 3 月版の概念にリンクする方法を示しています。


aws comprehendmedical infer-snomedct \
    --text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."

出力:


{
    "Entities": [
        {
            "Id": 3,
            "BeginOffset": 26,
            "EndOffset": 40,
            "Score": 0.9598260521888733,
            "Text": "abdominal pain",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Traits": [
                {
                    "Name": "SYMPTOM",
                    "Score": 0.6819021701812744
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 4,
            "BeginOffset": 73,
            "EndOffset": 81,
            "Score": 0.9905840158462524,
            "Text": "diabetes",
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "Type": "DX_NAME",
            "Traits": [
                {
                    "Name": "DIAGNOSIS",
                    "Score": 0.9255214333534241
                }
            ]
        },
        {
            "Id": 1,
            "BeginOffset": 95,
            "EndOffset": 104,
            "Score": 0.6371926665306091,
            "Text": "Micronase",
            "Category": "MEDICATION",
            "Type": "BRAND_NAME",
            "Traits": [],
            "Attributes": [
                {
                    "Type": "FREQUENCY",
                    "Score": 0.9761165380477905,
                    "RelationshipScore": 0.9984188079833984,
                    "RelationshipType": "FREQUENCY",
                    "Id": 2,
                    "BeginOffset": 105,
                    "EndOffset": 110,
                    "Text": "daily",
                    "Category": "MEDICATION",
                    "Traits": []
                }
            ]
        }
    ],
    "UnmappedAttributes": [],
    "ModelVersion": "1.0.0"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「推論SNOMEDCT」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスInferSnomedct」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、list-entities-detection-v2-jobs を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを一覧表示するには

次のlist-entities-detection-v2-jobs例では、現在の非同期検出ジョブを一覧表示します。


aws comprehendmedical list-entities-detection-v2-jobs

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
            "EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
            "ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-input",
                "S3Key": ""
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-output",
                "S3Key": "867139942017-EntitiesDetection-ab9887877365fe70299089371c043b96/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
            "ModelVersion": "DetectEntitiesModelV20190930"
        }
    ]
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のListEntitiesDetectionV2Jobs」を参照してください。

次の例は、list-icd10-cm-inference-jobs を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

現在のすべての ICD-10-CM 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、 list-icd10-cm-inference-jobsオペレーションが現在の非同期 ICD-10-CM バッチ推論ジョブのリストを返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-icd10-cm-inference-jobs

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
            "EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
            "ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-input",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-output",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
            "ModelVersion":  "0.1.0"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」の「1ListIcd0CmInferenceJobs」を参照してください。

次の例は、list-phi-detection-jobs を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを一覧表示するには

次のlist-phi-detection-jobs例では、現在保護されているヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを一覧表示します。


aws comprehendmedical list-phi-detection-jobs

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
            "EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
            "ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-input",
                "S3Key": ""
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-output",
                "S3Key": "867139942017-PHIDetection-4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
            "ModelVersion": "PHIModelV20190903"
        }
    ]
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスListPhiDetectionJobs」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、list-rx-norm-inference-jobs を使用する方法を示しています。

AWS CLI

現在のすべての Rx-Norm 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、が現在の非同期 Rx-Norm バッチ推論ジョブのリストをlist-rx-norm-inference-jobs返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-rx-norm-inference-jobs

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "4980034166536cfb52gga3295a1b00a3",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
            "EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
            "ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-input",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-output",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
            "ModelVersion": "0.0.0"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスListRxNormInferenceJobs」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、list-snomedct-inference-jobs を使用する方法を示しています。

AWS CLI

すべての SNOMED CT 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、 list-snomedct-inference-jobsオペレーションが現在の非同期 SNOMED CT バッチ推論ジョブのリストを返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-snomedct-inference-jobs

出力:


{
    "ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
            "EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
            "ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-input",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Bucket": "comp-med-output",
                "S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
            "ModelVersion":  "0.1.0"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスListSnomedctInferenceJobs」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、start-entities-detection-v2-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを開始するには

次のstart-entities-detection-v2-job例では、非同期エンティティ検出ジョブを開始します。


aws comprehendmedical start-entities-detection-v2-job \
    --input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
    --output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
    --language-code en

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStartEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次のコード例は、start-icd10-cm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを開始するには

次のstart-icd10-cm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを開始します。


aws comprehendmedical start-icd10-cm-inference-job \
    --input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
    --output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
    --language-code en

出力:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」の「1StartIcd0CmInferenceJob」を参照してください。

次のコード例は、start-phi-detection-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

PHI検出ジョブを開始するには

次のstart-phi-detection-job例では、非同期PHIエンティティ検出ジョブを開始します。


aws comprehendmedical start-phi-detection-job \
    --input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
    --output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
    --language-code en

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスStartPhiDetectionJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、start-rx-norm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを開始するには

次のstart-rx-norm-inference-job例では、 RxNorm 推論バッチ分析ジョブを開始します。


aws comprehendmedical start-rx-norm-inference-job \
    --input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
    --output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
    --language-code en

出力:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスStartRxNormInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、start-snomedct-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを開始するには

次のstart-snomedct-inference-job例では、SNOMEDCT 推論バッチ分析ジョブを開始します。


aws comprehendmedical start-snomedct-inference-job \
    --input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
    --output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
    --language-code en

出力:


{
    "JobId": "dg7289877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスStartSnomedctInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、stop-entities-detection-v2-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを停止するには

次のstop-entities-detection-v2-job例では、非同期エンティティ検出ジョブを停止します。


aws comprehendmedical stop-entities-detection-v2-job \
    --job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStopEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次の例は、stop-icd10-cm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを停止するには

次のstop-icd10-cm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを停止します。


aws comprehendmedical stop-icd10-cm-inference-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」の「1StopIcd0CmInferenceJob」を参照してください。

次の例は、stop-phi-detection-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを停止するには

次のstop-phi-detection-job例では、非同期の保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを停止します。


aws comprehendmedical stop-phi-detection-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend」の「バッチAPIs」を参照してください。

API 詳細については、「コマンドリファレンスStopPhiDetectionJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次のコード例は、stop-rx-norm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを停止するには

次のstop-rx-norm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを停止します。


aws comprehendmedical stop-rx-norm-inference-job \
    --job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"

出力:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスStopRxNormInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、stop-snomedct-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを停止するには

次のstop-snomedct-inference-job例では、SNOMEDCT 推論バッチ分析ジョブを停止します。


aws comprehendmedical stop-snomedct-inference-job \
    --job-id "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1"

出力:


{
    "JobId": "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーリンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API 詳細については、「コマンドリファレンスStopSnomedctInferenceJob」の「」を参照してください。 AWS CLI

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AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

Amazon Comprehend

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