를 사용한 Amazon Comprehend Medical 예제 AWS CLI

다음 코드 예제에서는 Amazon Comprehend Medical과 AWS Command Line Interface 함께 를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

주제

작업

작업

다음 코드 예시에서는 describe-entities-detection-v2-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

엔터티 감지 작업을 설명하려면

다음 describe-entities-detection-v2-job 예제에서는 비동기 엔터티 감지 작업과 연결된 속성을 표시합니다.


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

출력:


{
    "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"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 DescribeEntitiesDetectionV2Job을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-icd10-cm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

ICD-10-CM 추론 작업을 설명하려면

다음 describe-icd10-cm-inference-job 예제에서는 지정된 작업 ID를 사용하여 요청된 추론 작업의 속성을 설명합니다.


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

출력:


{
    "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"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Ontology 연결 배치 분석을 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 DescribeIcd10CmInferenceJob을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-phi-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

PHI 감지 작업을 설명하려면

다음 describe-phi-detection-job 예제에서는 비동기식 보호된 상태 정보(PHI) 감지 작업과 연결된 속성을 표시합니다.


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

출력:


{
    "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"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조DescribePhiDetectionJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-rx-norm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

RxNorm 추론 작업을 설명하려면

다음 describe-rx-norm-inference-job 예제에서는 지정된 작업 ID를 사용하여 요청된 추론 작업의 속성을 설명합니다.


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

출력:


{
    "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"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조DescribeRxNormInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-snomedct-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

SNOMED CT 추론 작업을 설명하려면

다음 describe-snomedct-inference-job 예제에서는 지정된 작업 ID를 사용하여 요청된 추론 작업의 속성을 설명합니다.


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

출력:


{
    "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"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조DescribeSnomedctInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 detect-entities-v2을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

예제 1: 텍스트에서 직접 엔터티를 감지하려면

다음 detect-entities-v2 예제에서는 감지된 엔터티를 보여주고 입력 텍스트에서 직접 유형에 따라 레이블을 지정합니다.


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

출력:


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

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Detect Entities 버전 2를 참조하세요.

예제 2: 파일 경로에서 엔터티 감지

다음 detect-entities-v2 예제에서는 감지된 엔터티를 보여주고 파일 경로의 유형에 따라 레이블을 지정합니다.


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

medical_entities.txt의 콘텐츠:


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

출력:


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

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Detect Entities 버전 2를 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 DetectEntitiesV2를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-phi을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

예제 1: 텍스트에서 보호된 상태 정보(PHI)를 직접 감지하려면

다음 detect-phi 예제에서는 입력 텍스트에서 직접 감지된 보호된 상태 정보(PHI) 엔터티를 표시합니다.


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."

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 감지PHI를 참조하세요.

예제 2: 파일 경로에서 직접 보호 상태 정보(PHI) 감지

다음 detect-phi 예제는 파일 경로에서 감지된 보호된 상태 정보(PHI) 엔터티를 보여줍니다.


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

phi.txt의 콘텐츠:


"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."

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 감지PHI를 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조DetectPhi의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 infer-icd10-cm을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

예제 1: 의학적 상태 엔터티를 감지하고 텍스트에서 ICD-10-CM Ontology로 직접 연결하려면

다음 infer-icd10-cm 예제에서는 감지된 의학적 상태 엔터티에 레이블을 지정하고 해당 엔터티를 2019년 국제 질병 분류 임상 수정판(ICD-10-CM)의 코드와 연결합니다.


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

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 추론 ICD10-CM을 참조하세요.

예제 2: 의학적 상태 엔터티를 감지하고 파일 경로에서 ICD-10-CM Ontology에 연결

다음 infer-icd-10-cm 예제에서는 감지된 의학적 상태 엔터티에 레이블을 지정하고 해당 엔터티를 2019년 국제 질병 분류 임상 수정판(ICD-10-CM)의 코드와 연결합니다.


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

icd10cm.txt의 콘텐츠:


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

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Infer-ICD10-CM을 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 InferIcd10Cm을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 infer-rx-norm을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

예제 1: 약물 엔터티를 감지하고 텍스트에서 RxNorm 직접 에 연결하려면

다음 infer-rx-norm 예제에서는 감지된 약물 엔터티를 표시하고 레이블을 지정하며 해당 엔터티를 National Library of Medicine RxNorm 데이터베이스의 개념 식별자(RxCUI)에 연결합니다.


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

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 추론 RxNorm을 참조하세요.

예제 2: 파일 경로 RxNorm 에서 약물 개체 및 에 대한 링크를 감지합니다.


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

rxnorm.txt의 콘텐츠:


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

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 추론 RxNorm을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조InferRxNorm의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 infer-snomedct을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

예: 엔터티를 감지하고 텍스트에서 SNOMED CT Ontology로 직접 연결하려면

다음 infer-snomedct 예제에서는 의료 엔터티를 감지하고 2021년 3월 버전의 체계화된 의학 명명법, 임상 용어(SNOMEDCT)의 개념에 연결하는 방법을 보여줍니다.


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

출력:


{
    "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"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 추론SNOMEDCT을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조InferSnomedct의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-entities-detection-v2-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

개체 감지 작업을 나열하려면

다음 list-entities-detection-v2-jobs 예제에서는 현재 비동기 감지 작업을 나열합니다.


aws comprehendmedical list-entities-detection-v2-jobs

출력:


{
    "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"
        }
    ]
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 ListEntitiesDetectionV2Jobs를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-icd10-cm-inference-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

현재 ICD-10-CM 추론 작업을 모두 나열하려면

다음 예제에서는 list-icd10-cm-inference-jobs 작업이 현재 비동기 ICD-10-CM 배치 추론 작업 목록을 반환하는 방법을 보여줍니다.


aws comprehendmedical list-icd10-cm-inference-jobs

출력:


{
    "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"
        }
    ]
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 ListIcd10CmInferenceJobs을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-phi-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

보호된 상태 정보(PHI) 감지 작업을 나열하려면

다음 list-phi-detection-jobs 예제에서는 현재 보호되는 상태 정보(PHI) 감지 작업을 나열합니다.


aws comprehendmedical list-phi-detection-jobs

출력:


{
    "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"
        }
    ]
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조ListPhiDetectionJobs의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-rx-norm-inference-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

현재 Rx-Norm 추론 작업을 모두 나열하려면

다음 예제에서는 가 현재 비동기 Rx-Norm 배치 추론 작업 목록을 list-rx-norm-inference-jobs 반환하는 방법을 보여줍니다.


aws comprehendmedical list-rx-norm-inference-jobs

출력:


{
    "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"
        }
    ]
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조ListRxNormInferenceJobs의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-snomedct-inference-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

모든 SNOMED CT 추론 작업을 나열하려면

다음 예제에서는 list-snomedct-inference-jobs 작업이 현재 비동기 SNOMED CT 배치 추론 작업 목록을 반환하는 방법을 보여줍니다.


aws comprehendmedical list-snomedct-inference-jobs

출력:


{
    "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"
        }
    ]
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조ListSnomedctInferenceJobs의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 start-entities-detection-v2-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

엔터티 감지 작업을 시작하려면

다음 start-entities-detection-v2-job 예제에서는 비동기 엔터티 감지 작업을 시작합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 StartEntitiesDetectionV2Job을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-icd10-cm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

ICD-10-CM 추론 작업을 시작하려면

다음 start-icd10-cm-inference-job 예제에서는 ICD-10-CM 추론 배치 분석 작업을 시작합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Ontology 연결 배치 분석을 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 StartIcd10CmInferenceJob을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-phi-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

PHI 감지 작업을 시작하려면

다음 start-phi-detection-job 예제에서는 비동기 PHI엔터티 감지 작업을 시작합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StartPhiDetectionJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 start-rx-norm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

RxNorm 추론 작업을 시작하려면

다음 start-rx-norm-inference-job 예제에서는 RxNorm 추론 배치 분석 작업을 시작합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StartRxNormInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 start-snomedct-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

SNOMED CT 추론 작업을 시작하려면

다음 start-snomedct-inference-job 예제에서는 SNOMED CT 추론 배치 분석 작업을 시작합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "dg7289877365fc70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StartSnomedctInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 stop-entities-detection-v2-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

개체 감지 작업을 중지하려면

다음 stop-entities-detection-v2-job 예제에서는 비동기 엔터티 감지 작업을 중지합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 StopEntitiesDetectionV2Job을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-icd10-cm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

ICD-10-CM 추론 작업을 중지하려면

다음 stop-icd10-cm-inference-job 예제에서는 ICD-10-CM 추론 배치 분석 작업을 중지합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96",
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

API 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조의 StopIcd10CmInferenceJob을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-phi-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

보호된 상태 정보(PHI) 감지 작업을 중지하려면

다음 stop-phi-detection-job 예제에서는 비동기식 보호된 상태 정보(PHI) 감지 작업을 중지합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 배치APIs를 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StopPhiDetectionJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 stop-rx-norm-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

RxNorm 추론 작업을 중지하려면

다음 stop-rx-norm-inference-job 예제에서는 ICD-10-CM 추론 배치 분석 작업을 중지합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96",
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 온톨로지 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StopRxNormInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 stop-snomedct-inference-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

SNOMED CT 추론 작업을 중지하려면

다음 stop-snomedct-inference-job 예제에서는 SNOMED CT 추론 배치 분석 작업을 중지합니다.


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

출력:


{
    "JobId": "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1",
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend Medical 개발자 안내서의 Ontology 연결 배치 분석을 참조하세요.

자세한 API 내용은 명령 참조StopSnomedctInferenceJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

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문서 규칙

Amazon Comprehend

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