개체 감지 (버전 2)

DetectEntitiesV2를 사용하여 단일 파일의 항목을 탐지하거나 StartEntitiesDetectionV2Job을 사용하여 여러 파일에 대한 일괄 분석을 수행할 수 있습니다. 다음 범주의 개체를 탐지할 수 있습니다.

• ANATOMY:신체 또는 신체 시스템의 부품 및 해당 부품 또는 시스템의 위치에 대한 참조를 감지합니다.

• BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL: 사람의 건강에 영향을 미치는 환경의 행동과 상태를 감지합니다. 여기에는 담배 사용, 알코올 소비, 기분 전환용 약물 사용, 알레르기, 성별 및 인종/민족이 포함됩니다.

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

• MEDICATION:환자에 대한 약물 및 복용량 정보를 감지합니다.

• PROTECTED_HEALTH_INFORMATION:환자의 개인 정보를 감지합니다.

• TEST_TREATMENT_PROCEDURE:의학적 상태를 판단하는 데 사용되는 절차를 감지합니다.

• TIME_EXPRESSION:탐지된 개체와 연결된 시간과 관련된 개체를 감지합니다.

DetectEntitiesV2 작업에서는 6개 범주가 모두 탐지됩니다. PHI 검출과 관련된 분석의 경우 단일 파일에서 DetectPHI를 사용하고 일괄 분석에는 DetectionJobStartPHI를 사용하십시오.

Amazon Comprehend Medical 메디컬은 다음과 같은 클래스의 정보를 탐지합니다.

• 개체: 사람, 치료법, 약물 및 의학적 상태와 같은 관련 개체의 이름을 나타내는 텍스트 참조. 예: ibuprofen.

• 카테고리: 엔티티가 속한 일반화된 그룹입니다. 예를 들어, 이부프로펜은MEDICATION 카테고리의 일부입니다.

• 유형: 단일 범주 내에서 감지된 개체의 유형입니다. 예를 들어, 이부프로펜은MEDICATION 카테고리의GENERIC_NAME 유형에 속합니다.

• 속성: 약물 복용량과 같은 개체와 관련된 정보. 예를 들어,200 mg 는 이부프로펜 개체의 속성입니다.

• 특성: Amazon Comprehend Medical이 상황에 따라 개체에 대해 이해하는 것입니다. 예를 들어, 환자가 복용하지 않는 약물에는NEGATION 특성이 있습니다.

• 관계 유형: 엔티티와 속성 간의 관계입니다.

Amazon Comprehend Medical 메디컬은 입력 텍스트에 엔티티의 위치를 제공합니다. Amazon Comprehend 콘솔에서는 위치를 그래픽으로 표시합니다. API를 사용하면 수치 오프셋으로 위치를 보여줍니다.

각 항목 및 속성에는 Amazon Comprehend Medical이 탐지 정확도에 대해 갖고 있는 신뢰 수준을 나타내는 점수가 포함됩니다. 각 속성에는 관계 점수도 있습니다. 점수는 Amazon Comprehend Medical이 속성과 상위 엔티티 간의 관계 정확도에 대해 갖고 있는 신뢰 수준을 나타냅니다. 사용 사례에 적합한 신뢰 임계값을 확인합니다. 높은 정확도가 필요한 상황에서는 신뢰도가 높은 임계값을 사용하십시오. 임계값을 충족하지 않는 데이터를 필터링합니다.

해부학 범주

ANATOMY카테고리는 신체 또는 신체 시스템의 부품 및 해당 부품 또는 시스템의 위치에 대한 참조를 감지합니다.

유형

• SYSTEM_ORGAN_SITE: 신체 시스템, 해부학적 위치 또는 영역, 신체 부위.

Attributes

• DIRECTION: 방향 용어. 예를 들어, 왼쪽, 오른쪽, 내측, 외측, 상부, 하부, 후방, 전방, 원위, 근위, 반대측, 양측, 동측, 등쪽, 복부 등.

행동, 환경 및 사회 건강 카테고리

이BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL 카테고리는 개인의 건강에 영향을 미치는 환경 내 행동 및 상태에 대한 참조를 감지합니다.

유형

• ALCOHOL_CONSUMPTION: 환자의 알코올 섭취량을 사용 상태, 빈도, 양 및 지속 시간으로 정의합니다.

• ALLERGIES: 환자의 알레르기 및 알레르겐에 대한 반응을 정의합니다.

• GENDER: 성 정체성의 특성에 대한 식별.

• RACE_ETHNICITY: 환자가 특정 인종 및 민족 집단과 동일시되는 사회-정치적 구조.

• REC_DRUG_USE: 환자의 기분 전환용 약물 사용 현황, 빈도, 양, 기간 등을 기준으로 정의합니다.

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

다음과 같은 탐지된 속성은ALCOHOL_CONSUMPTIONTOBACCO_USE, 및 유형에만 적용됩니다REC_DRUG_USE.

• AMOUNT: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물의 사용량.

• DURATION: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물을 사용한 기간

• FREQUENCY: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물의 사용 빈도

특성

다음과 같은 탐지된 트레이트는ALCOHOL_CONSUMPTION,ALLERGIESTOBACCO_USE, 및 유형에만 적용됩니다REC_DRUG_USE.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되고 있지 않음을 나타냅니다.

• PAST_HISTORY: 알코올, 담배 또는 기분 전환용 약물의 사용이 환자의 과거 (현재 만남 이전) 에서 나온 것임을 나타냅니다.

건강 검사 범주

MEDICAL_CONDITION카테고리는 의학적 상태의 징후, 증상 및 진단을 감지합니다. 카테고리에는 하나의 엔티티 유형, 하나의 속성 및 네 개의 트레이트가 있습니다. 한 유형과 하나 이상의 특성을 연결할 수 있습니다. 속성 및 진단과의 관계에 대한 컨텍스트 정보가 감지되어 이를DX_NAME 통해 매핑됩니다.RELATIONSHIP_EXTRACTION. 예를 들어, “왼쪽 다리의 만성 통증”이라는 텍스트에서 “만성”이 속성으로 감지되고ACUITY, “왼쪽”이 속성으로 감지되고DIRECTION, “다리”가속성으로SYSTEM_ORGAN_SITE 감지됩니다. 이러한 각 속성의 관계는 신뢰도 점수와 함께 의학적 상태 개체 “통증”에 매핑됩니다.

유형

• DX_NAME: 모든 건강 상태가 기재되어 있습니다. DX_NAME유형에는 현재 질병, 방문 이유 및 병력이 포함됩니다.

Attributes

• ACUITY: 만성, 급성, 돌발성, 지속성 또는 점진적 질환과 같은 질병 사례 파악

• DIRECTION: 방향 용어. 예를 들어, 왼쪽, 오른쪽, 내측, 외측, 상부, 하부, 후방, 전방, 원위, 근위, 반대측, 양측, 동측, 등측 또는 복부.

• SYSTEM_ORGAN_SITE: 해부학적 위치.

특성

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

• HYPOTHETICAL: 의학적 상태가 가설로 표현되었음을 나타냅니다.

• LOW_CONFIDENCE: 의학적 상태가 불확실성이 높은 것으로 표현된다는 표시입니다. 이는 제공된 신뢰도 점수와 직접적인 관련이 없습니다.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되고 있지 않음을 나타냅니다.

• PERTAINS_TO_FAMILY: 의학적 상태가 환자가 아니라 환자의 가족과 관련이 있음을 나타냅니다.

• SIGN: 의사가 보고한 의학적 상태입니다.

• SYMPTOM: 환자가 보고한 의학적 상태입니다.

약물 검사 범주

MEDICATION카테고리는 환자의 약물 및 복용량 정보를 감지합니다. 유형에 하나 이상의 속성을 적용할 수 있습니다.

유형

• BRAND_NAME: 약물 또는 치료제의 저작권이 있는 브랜드 이름.

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

Attributes

• DOSAGE: 주문한 의약품의 양입니다.

• DURATION: 약물을 투여해야 하는 기간.

• FORM: 약물의 형태.

• FREQUENCY: 약물 투여 빈도.

• RATE: 약물의 투여율 (주로 약물 주입 또는 IV용).

• ROUTE_OR_MODE: 약물의 투여 방법.

• STRENGTH: 약물의 강도입니다.

특성

• NEGATION: 환자가 약물을 복용하고 있지 않다는 모든 징후.

보호 대상 건강 정보 카테고리

PROTECTED_HEALTH_INFORMATION카테고리는 환자의 개인 정보를 감지합니다. 이 작업에PHI Detect 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.

유형

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

• AGE: 연령, 연령 범위 또는 언급된 모든 연령의 모든 구성 요소. 여기에는 환자, 가족 또는 다른 사람이 포함됩니다. 달리 명시되지 않는 한 기본값은 년 단위입니다.

• EMAIL: 모든 이메일 주소

• ID: 사회 보장 번호, 의료 기록 번호, 시설 식별 번호, 임상 시험 번호, 인증서 또는 면허 번호, 차량 또는 장치 번호, 진료 장소 또는 제공자. 여기에는 신장, 체중 또는 실험실 값과 같은 환자의 생체 인식 번호도 포함됩니다.

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

• PHONE_OR_FAX: 모든 전화, 팩스 또는 페이저 번호. 이름이 지정된 전화번호 (예: 1-800-QUIT-NOW 및 911) 는 제외됩니다.

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

검사, 치료 및 시술 범주

TEST_TREATMENT_PROCEDURE카테고리는 의학적 상태를 판단하는 데 사용되는 절차를 감지합니다. 하나 이상의 속성이 해당TEST_NAME 유형의 엔티티와 관련될 수 있습니다.

유형

• PROCEDURE_NAME: 중재는 의학적 상태를 치료하거나 환자 치료를 제공하기 위해 환자에게 수행되는 일회성 조치입니다.

• TEST_NAME: 결과 값이 있을 수 있는 진단, 측정, 선별 또는 평가를 위해 환자에게 수행된 절차. 여기에는 진단을 결정하거나, 상태를 배제 또는 찾거나, 환자를 측정하거나 점수를 매기기 위한 모든 절차, 프로세스, 평가 또는 등급이 포함됩니다.

• TREATMENT_NAME: 질병 또는 장애 퇴치를 위해 일정 기간 동안 수행되는 중재. 여기에는 항바이러스제 및 백신 접종과 같은 약물 그룹이 포함됩니다.

Attributes

• TEST_VALUE: 테스트 결과입니다. TEST_NAME개체 유형에만 적용됩니다.

• TEST_UNIT: 테스트 값과 함께 사용할 수 있는 측정 단위입니다. TEST_NAME개체 유형에만 적용됩니다.

특성

• FUTURE: 검사, 치료 또는 절차가 메모의 주제 이후에 발생할 조치 또는 이벤트를 의미한다는 표시입니다.

• HYPOTHETICAL: 검사, 치료 또는 시술이 가설로 표현되었음을 나타냅니다.

• NEGATION: 결과 또는 조치가 부정적이거나 수행되고 있지 않음을 나타냅니다.

• PAST_HISTORY: 검사, 치료 또는 시술이 환자의 과거 (현재 만남 이전) 에서 나온 것임을 나타냅니다.

시간 표현 범주

TIME_EXPRESSION카테고리는 시간과 관련된 개체를 감지합니다. 여기에는 “3일 전”, “오늘”, “현재”, “입학 당일”, “지난 달” 또는 “16일”과 같은 날짜 및 시간 표현과 같은 항목이 포함됩니다. 이 카테고리의 결과는 엔티티와 연결된 경우에만 반환됩니다. 예를 들어, “어제 환자가 이부프로펜 200mg을 복용했습니다.” 는TIME_EXPRESSIONGENERIC_NAME 개체 “이부프로펜”과 겹치는Yesterday 개체로 반환됩니다. 그러나 “어제 환자가 개를 산책시켰어”에서는 실체로 인정되지 않을 것입니다.

유형

• TIME_TO_MEDICATION_NAME: 약물을 복용한 날짜. 이 유형에만 해당하는 속성은BRAND_NAME 및GENERIC_NAME 입니다.

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

• TIME_TO_TEST_NAME: 테스트를 수행한 날짜입니다. 이 유형의 속성은 입니다TEST_NAME.

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

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

관계 유형

• 엔티티와 속성 간의 관계입니다. 인정되는Relationship_type 것은 다음과 같습니다.

  Overlap— 해당TIME_EXPRESSION 개체가 탐지된 것에 동의합니다.