ステップ 4: Amazon Comprehend Medical API の使用を開始する

次の例は、、Java AWS CLI、および Python を使用して Amazon Comprehend Medical オペレーションを使用する方法を示しています。これらの例を使用して、Amazon Comprehend Medical オペレーションについて独自のアプリケーションの構成要素として説明します。

AWS CLI と Python の例を実行するには、 をインストールします AWS CLI。詳細については、「ステップ 2: AWS Command Line Interface （AWS CLI) を設定する」を参照してください。

Java の例を実行するには、 AWS SDK for Javaをインストールします。 AWS SDK for Javaをインストールする手順については、「AWS SDK for Java のセットアップ」を参照してください。

AWS Command Line Interfaceを使用した医療エンティティの検出

次の例は、 を使用した DetectEntitiesV2オペレーションを使用して AWS CLI 、テキストで検出された医療エンティティを返す方法を示しています。この例を実行するには、 AWS CLIをインストールする必要があります。詳細については、「ステップ 2: AWS Command Line Interface （AWS CLI) を設定する」を参照してください。

例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。

aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --endpoint endpoint \
    --region region \
    --text "aspirin is required 20 mg po daily for 2 times as tab"

応答は以下のとおりです。

{
    "Entities": [
        {
            "Category": "MEDICATION", 
            "BeginOffset": 0, 
            "EndOffset": 7, 
            "Text": "aspirin", 
            "Traits": [], 
            "Score": 0.9988090991973877, 
            "Attributes": [
                {
                    "BeginOffset": 20, 
                    "EndOffset": 25, 
                    "Text": "20 mg", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9559056162834167, 
                    "Type": "DOSAGE", 
                    "Id": 1, 
                    "RelationshipScore": 0.9981593489646912
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 26, 
                    "EndOffset": 28, 
                    "Text": "po", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9995359182357788, 
                    "Type": "ROUTE_OR_MODE", 
                    "Id": 2, 
                    "RelationshipScore": 0.9969323873519897
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 29, 
                    "EndOffset": 34, 
                    "Text": "daily", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9803128838539124, 
                    "Type": "FREQUENCY", 
                    "Id": 3, 
                    "RelationshipScore": 0.9990783929824829
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 39, 
                    "EndOffset": 46, 
                    "Text": "2 times", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.8623972535133362, 
                    "Type": "DURATION", 
                    "Id": 4, 
                    "RelationshipScore": 0.9996501207351685
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 50, 
                    "EndOffset": 53, 
                    "Text": "tab", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.784785270690918, 
                    "Type": "FORM", 
                    "Id": 5, 
                    "RelationshipScore": 0.9986748695373535
                }
            ], 
            "Type": "GENERIC_NAME", 
            "Id": 0
        }
    ], 
    "UnmappedAttributes": []
}

AWS SDK for Javaを使用した医療エンティティの検出

次の例では、Java で DetectEntitiesV2 オペレーションを使用します。この例を実行するには、 AWS SDK for Javaをインストールします。のインストール手順については AWS SDK for Java、「AWS SDK for Java のセットアップ」を参照してください。

import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.AWSCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials;
import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedical;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedicalClient;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesRequest;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesResult;
 
public class SampleAPICall {
 
    public static void main() {
 
        AWSCredentialsProvider credentials
                = new AWSStaticCredentialsProvider(new BasicAWSCredentials("YOUR AWS ACCESS KEY", "YOUR AWS SECRET"));
 
        AWSComprehendMedical client = AWSComprehendMedicalClient.builder()
                                                                .withCredentials(credentials)
                                                                .withRegion("YOUR REGION")
                                                                .build();
 
 
        DetectEntitiesV2Request request = new DetectEntitiesV2Request();
        request.setText("cerealx 84 mg daily");
 
        DetectEntitiesV2Result result = client.detectEntitiesV2(request);
        result.getEntities().forEach(System.out::println);
    }
}
 

出力には、入力テキスト内で検出された 3 つのエンティティ、および入力テキスト内のこれらのエンティティの位置が含まれます。エンティティが正しく識別された信頼レベルも、各エンティティとともにリストされます。次の出力は、前の例の Generic_Name、Dosage、Frequency の各エンティティを示しています。

{Id: 0,BeginOffset: 0,EndOffset: 3,Score: 0.9940211,Text: Bob,Category: 
PROTECTED_HEALTH_INFORMATION,Type: NAME,Traits: [],}
{Id: 2,BeginOffset: 23,EndOffset: 30,Score: 0.99914634,Text: aspirin,Category: MEDICATION,Type: GENERIC_NAME,Traits: [],Attributes: 
[{Type: DOSAGE,Score: 0.9630807,RelationshipScore: 0.99969745,Id: 1,BeginOffset: 14,EndOffset: 19,Text: 50 mg,Traits: []}]}

AWS SDK for Python (Boto)を使用した医療エンティティの検出

次の例では、Python で DetectEntitiesV2 オペレーションを使用します。サンプルを実行するには、 AWS CLIをインストールします。詳細については、「ステップ 2: AWS Command Line Interface （AWS CLI) を設定する」を参照してください。

import boto3
client = boto3.client(service_name='comprehendmedical', region_name='YOUR REGION')
result = client.detect_entities(Text= 'cerealx 84 mg daily')
entities = result['Entities']
for entity in entities:
    print('Entity', entity)

出力には、入力テキスト内で検出された 3 つのエンティティ、および入力テキスト内のこれらのエンティティの位置が含まれます。エンティティが正しく識別された信頼レベルも、各エンティティとともにリストされます。次の出力は、前の例の Generic_Name、Dosage、Frequency の各エンティティを示しています。

('Entity', {u'Category': u'MEDICATION', u'BeginOffset': 0, u'EndOffset': 7, 
            u'Text': u'cerealx', u'Traits': [], u'Score': 0.8877691626548767, u'Attributes': [{u'BeginOffset': 8, u'EndOffset': 13, 
            u'Text': u'84 mg', u'Traits': [], u'Score': 0.9337134957313538, u'Type': u'DOSAGE', u'Id': 1, u'RelationshipScore': 0.9995118379592896}, 
            {u'BeginOffset': 14, u'EndOffset': 19, u'Text': u'daily', u'Traits': [], u'Score': 0.990627646446228, u'Type': u'FREQUENCY', 
            u'Id': 2, u'RelationshipScore': 0.9987651109695435}], u'Type': u'BRAND_NAME', u'Id': 0})