Detect entities(버전 2)

DetectEntitiesV2를 사용하여 단일 파일에서 엔터티를 탐지하거나 StartEntitiesDetectionV2Job을 사용하여 여러 파일에 대한 배치 분석을 수행합니다. 다음과 같은 범주의 엔터티를 탐지할 수 있습니다.

• ANATOMY: 신체 또는 신체 계통의 일부 및 해당 부위나 계통의 위치에 대한 레퍼런스를 탐지합니다.

• BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL 사람의 건강에 영향을 미치는 환경 내 행동 및 상태를 탐지합니다. 여기에는 담배 사용, 알코올 소비, 기분 전환용 약물 사용, 알레르기, 성별, 인종/민족이 포함됩니다.

• MEDICAL_CONDITION: 의학적 상태의 징후, 증상 및 진단을 탐지합니다.

• MEDICATION: 환자의 약물 및 투여량 정보를 감지합니다.

• PROTECTED_HEALTH_INFORMATION: 환자의 개인 정보를 탐지합니다.

• TEST_TREATMENT_PROCEDURE: 의학적 상태를 판단하는 데 사용되는 절차를 탐지합니다.

• TIME_EXPRESSION: 탐지된 엔터티와 연관되어 있는 경우 시간과 관련된 엔터티를 탐지합니다.

DetectEntitiesV2 작업을 통해 여섯 가지 범주가 모두 탐지됩니다. PHI 탐지와 관련된 분석의 경우 단일 파일에 DetectPHI를, 배치 분석을 위해 StartPHIDetectionJob을 사용합니다.

Amazon Comprehend Medical은 다음과 같은 클래스의 정보를 탐지합니다.

• 엔터티: 사람, 치료법, 약품, 의학적 상태 등 관련 객체의 이름에 대한 텍스트 참조. 예: ibuprofen.

• 범주: 엔터티가 속하는 일반화된 그룹입니다. 예를 들어, 이부프로펜은 MEDICATION 범주에 속합니다.

• 유형: 단일 범주 내에서 탐지된 엔터티의 유형입니다. 예를 들어, 이부프로펜은 MEDICATION 범주의 GENERIC_NAME 유형에 속합니다.

• 속성: 엔터티와 관련된 정보(예: 약물 투여량). 예를 들어, 200 mg은 이부프로펜 엔터티의 속성입니다.

• 특성: Amazon Comprehend Medical이 컨텍스트를 기반으로 엔터티에 대해 이해하는 내용. 예를 들어, 환자가 복용하지 않는 의약품에는 NEGATION 특성이 있습니다.

• 관계 유형: 엔터티와 속성 간의 관계.

Amazon Comprehend Medical은 입력 텍스트에서 엔터티의 위치를 제공합니다. Amazon Comprehend 콘솔에서는 위치를 그래픽으로 보여줍니다. API를 사용하면 위치가 숫자 오프셋으로 표시됩니다.

각 엔터티 및 속성에는 Amazon Comprehend Medical의 탐지 정확도에 대한 신뢰 수준을 나타내는 점수가 포함되어 있습니다. 각 속성에는 관계 점수도 있습니다. 이 점수는 Amazon Comprehend Medical이 속성과 상위 엔터티 간의 관계 정확성에 해당하는 신뢰 수준을 나타냅니다. 사용 사례에 적합한 신뢰 임계값을 식별합니다. 높은 정확도가 필요한 상황에서는 높은 신뢰도 임계값을 사용합니다. 임계값을 충족하지 않는 데이터는 걸러내십시오.

해부학 범주

ANATOMY 범주는 신체 또는 신체 계통의 일부 및 해당 부위나 계통의 위치에 대한 레퍼런스를 탐지합니다.

유형

• SYSTEM_ORGAN_SITE: 신체 계통, 해부학적 위치 또는 부위, 신체 부위.

속성

• DIRECTION: 지침 용어. 예: 왼쪽, 오른쪽, 내측, 외측, 상부, 하부, 후방, 전방, 원위부, 근위부, 반대측, 양측, 동측, 등쪽, 복부 등.

행동, 환경, 사회적 건강 범주

BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL 범주는 사람의 건강에 영향을 미치는 환경 내 행동 및 상태에 대한 레퍼런스를 탐지합니다.

유형

• ALCOHOL_CONSUMPTION: 환자의 알코올 섭취량을 사용 상태, 빈도, 양, 기간 등의 측면에서 정의합니다.

• ALLERGIES: 환자의 알레르기 및 알레르겐에 대한 반응을 정의합니다.

• GENDER: 성 정체성의 특징 파악.

• RACE_ETHNICITY: 특정 인종 및 민족 집단에 대한 환자의 동일시를 나타내는 사회-정치적 구조.

• REC_DRUG_USE: 환자의 기분 전환용 약물 사용을 사용 상태, 빈도, 용량 및 기간 측면에서 정의합니다.

• TOBACCO_USE: 환자의 담배 사용량을 사용 상태, 빈도, 양 및 기간 측면에서 정의합니다.

탐지된 다음 속성은 유형 ALCOHOL_CONSUMPTION, TOBACCO_USE 및 REC_DRUG_USE에만 적용됩니다.

• AMOUNT: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물의 사용량.

• DURATION: 알코올, 담배 또는 기분전환용 약물을 사용한 기간.

• FREQUENCY: 알코올, 담배 또는 기분전환용 약물의 사용 빈도.

특성

탐지된 다음 특성은 유형 ALCOHOL_CONSUMPTION, ALLERGIES, TOBACCO_USE 및 REC_DRUG_USE에만 적용됩니다.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되지 않고 있다는 표시.

• PAST_HISTORY: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물 사용이 환자의 과거(현재 만남 이전)에서 유래했다는 표시.

의학적 상태 범주

MEDICAL_CONDITION 범주는 의학적 상태의 징후, 증상 및 진단을 탐지합니다. 이 범주에는 엔터티 유형 하나, 속성 및 특성이 네 개씩 있습니다. 하나 이상의 특성을 한 가지 유형과 연결할 수 있습니다. 속성에 대한 컨텍스트 정보 및 진단과의 관계가 감지되어 RELATIONSHIP_EXTRACTION.을 통해 DX_NAME에 매핑됩니다. 예를 들어, “왼쪽 다리의 만성 통증”이라는 텍스트에서 “만성”은 ACUITY 속성으로, “왼쪽”은 DIRECTION 속성으로, “다리”는 SYSTEM_ORGAN_SITE 속성으로 감지됩니다. 이러한 각 속성의 관계는 신뢰도 점수와 함께 의학적 상태 엔터티 “통증”에 매핑됩니다.

유형

• DX_NAME: 모든 의학적 상태가 나열되어 있습니다. DX_NAME 유형에는 현재 질병, 방문 이유, 병력이 포함됩니다.

속성

• ACUITY: 만성, 급성, 돌발성, 지속성 또는 점진적 등 질병 사례 결정.

• DIRECTION: 지침 용어. 예: 왼쪽, 오른쪽, 내측, 외측, 상부, 하측, 후방, 전방, 원위부, 근위부, 반대측, 양측, 동측, 등쪽 또는 복부.

• SYSTEM_ORGAN_SITE: 해부학적 위치.

• QUALITY: 병기 또는 등급과 같은 의학적 상태를 설명하는 모든 용어.

특성

• DIAGNOSIS: 증상의 원인 또는 결과로 판단되는 의학적 상태입니다. 증상은 신체 소견, 검사실 또는 방사선 소견서 또는 기타 수단을 통해 확인할 수 있습니다.

• HYPOTHETICAL: 의학적 상태가 가설로 표현된다는 표시.

• LOW_CONFIDENCE: 의학적 상태의 불확실성이 높은 것으로 표현된다는 표시. 제공된 신뢰도 점수와는 직접적인 관련이 없습니다.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되지 않고 있다는 표시.

• PERTAINS_TO_FAMILY: 의학적 상태가 환자 본인이 아닌 환자의 가족과 관련 있다는 표시.

• SIGN: 의사가 보고한 의학적 상태.

• SYMPTOM: 환자가 보고한 의학적 상태.

약물 범주

MEDICATION 범주는 환자의 약물 및 투여량 정보를 감지합니다. 하나 이상의 속성을 한 가지 유형에 적용할 수 있습니다.

유형

• BRAND_NAME: 약물 또는 치료제의 저작권이 있는 브랜드 이름.

• GENERIC_NAME: 약물 또는 치료제의 비브랜드 이름, 성분 이름 또는 포뮬러 혼합물.

속성

• DOSAGE: 주문한 의약품의 양.

• DURATION: 약을 투여 기간.

• FORM: 약물의 형태.

• FREQUENCY: 약물 투여 빈도.

• RATE: 약물 투여율(주로 약물 주입 또는 IV의 경우).

• ROUTE_OR_MODE: 약물의 투여 방법.

• STRENGTH: 투약 강도.

특성

• NEGATION: 환자가 약물을 투여하고 있지 않다는 모든 징후.

• PAST_HISTORY: 검출된 약물이 환자의 과거(현재 만남 이전)에서 비롯되었다는 표시.

보호 대상 건강 정보 범주

PROTECTED_HEALTH_INFORMATION 범주는 환자의 개인 정보를 탐지합니다. 이 작업에 대한 자세한 내용은 감지 PHI 을 참조하십시오.

유형

• ADDRESS: 시설, 단위 또는 시설 내 병동 주소의 모든 지리적 세분화.

• AGE: 연령, 연령 범위 또는 언급된 연령의 모든 구성 요소. 여기에는 환자, 가족 또는 기타 구성원이 포함됩니다. 달리 명시되지 않는 한 기본값은 연도입니다.

• EMAIL: 이메일 주소.

• ID: 주민등록번호, 의료 기록 번호, 시설 식별 번호, 임상 시험 번호, 증명서 또는 면허 번호, 차량 또는 디바이스 번호, 진료 장소 또는 제공자. 여기에는 신장, 체중, 검사실 수치 등 환자의 모든 생체인식 숫자도 포함됩니다.

• NAME: 모든 이름. 일반적으로 환자, 가족 또는 의료 제공자의 이름입니다.

• PHONE_OR_FAX: 전화, 팩스 또는 페이저 번호. 1-800-QUIT-NOW 및 911처럼 이름이 지정된 전화번호는 제외됩니다.

• PROFESSION: 환자 또는 환자 가족과 관련된 직업 또는 고용주. 메모에 언급된 임상의의 직업은 포함되지 않습니다.

검사, 치료 및 절차 범주

TEST_TREATMENT_PROCEDURE 범주는 의학적 상태를 판단하는 데 사용되는 절차를 탐지합니다. 하나 이상의 속성이 해당 TEST_NAME 유형의 엔터티 하나와 관련될 수 있습니다.

유형

• PROCEDURE_NAME: 의학적 상태를 치료하거나 환자 케어를 위해 환자에게 일회성으로 시행하는 중재술.

• TEST_NAME: 결과 값이 있을 수 있는 진단, 측정, 검사 또는 등급 지정을 위해 환자에게 수행하는 절차. 여기에는 진단을 내리거나, 상태를 배제 또는 발견하거나, 환자를 평가하거나 점수를 지정을 위한 모든 절차, 프로세스, 평가 또는 등급 지정이 포함됩니다.

• TREATMENT_NAME: 질병 또는 이상을 퇴치하기 위해 일정 기간 동안 시행되는 중재술. 여기에는 항바이러스제 및 백신 접종 같은 약물 투여 그룹화가 포함됩니다.

속성

• TEST_VALUE: 검사 결과. TEST_NAME 엔터티 유형에만 적용됩니다.

• TEST_UNIT:검사 값과 함께 표시될 수 있는 측정 단위. TEST_NAME 엔터티 유형에만 적용됩니다.

특성

• FUTURE: 검사, 치료 또는 절차가 메모의 주제 이후에 일어날 조치나 사건을 의미한다는 표시.

• HYPOTHETICAL: 검사, 치료 또는 절차가 가설로 표현되었음을 나타내는 표시.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되지 않고 있다는 표시.

• PAST_HISTORY: 검사, 치료 또는 절차가 환자의 과거(현재 만남 이전)에서 비롯되었음을 나타내는 표시.

시간 표현 범주

TIME_EXPRESSION 범주는 시간과 관련된 엔터티를 감지합니다. 여기에는 날짜와 같은 항목과 “3일 전”, “오늘”, “현재”, “입원 날짜”, “지난 달” 또는 “16일”과 같은 시간 표현이 포함됩니다. 이 범주의 결과는 엔터티와 관련된 경우에만 반환됩니다. 예를 들어 “어제 환자가 이부프로펜 200mg을 복용했습니다”는 GENERIC_NAME 엔터티 “이부프로펜”과 겹치는 TIME_EXPRESSION 엔터티로 Yesterday 엔터티를 반환합니다. 그러나 “어제 환자가 개를 산책시켰다”에서는 엔터티로 인식되지 않습니다.

유형

• TIME_TO_MEDICATION_NAME: 약을 복용한 날짜. 이 유형에만 적용되는 속성은 BRAND_NAME 및 GENERIC_NAME 입니다.

• TIME_TO_DX_NAME: 의학적 상태가 발생한 날짜. 이 유형의 속성은 DX_NAME입니다.

• TIME_TO_TEST_NAME: 검사를 실시한 날짜. 이 유형의 속성은 TEST_NAME입니다.

• TIME_TO_PROCEDURE_NAME: 절차가 수행된 날짜. 이 유형의 속성은 PROCEDURE_NAME입니다.

• TIME_TO_TREATMENT_NAME: 치료가 시행된 날짜. 이 유형의 속성은 TREATMENT_NAME입니다.

관계 유형

• 엔터티와 속성 간의 관계. 인식되는 Relationship_type은 다음과 같습니다.

  Overlap - TIME_EXPRESSION은 탐지된 엔터티와 일치합니다.