PHI Detect - Amazon Comprehend Medical

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PHI Detect

임상 텍스트를 스캔할 때 보호 대상 Health 정보 (PHI) 데이터만 검색하려는 경우 DetectPHI 작업을 사용하십시오. 임상 텍스트에서 사용 가능한 모든 개체를 탐지하려면 DetectEntitiesV2를 사용하십시오.

이 API는 PHI 엔티티만 탐지해야 하는 사용 사례에 가장 적합합니다. 비 PHI 범주의 정보에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오검사 엔터티.

중요

Amazon Comprehend Medical Medical은 탐지된 항목의 정확성에 대한 신뢰도 수준을 나타내는 신뢰도 점수를 제공합니다. 이러한 신뢰도 점수를 평가하고 사용 사례에 적합한 신뢰도 임계값을 식별하십시오. 특정 규정 준수 사용 사례의 경우 추가 인적 검토 또는 기타 방법을 사용하여 탐지된 PHI의 정확성을 확인하는 것이 좋습니다.

HIPAA 법에 따라 18개 식별자 목록을 기반으로 하는 PHI는 특별히 주의해서 다루어야 합니다. Amazon Comprehend Medical Medical은 이러한 식별자와 관련된 개체를 탐지하지만 이러한 개체는 Safe Harbor 메서드에서 지정한 목록에 1:1 로 매핑되지 않습니다. 모든 식별자가 구조화되지 않은 임상 텍스트에 포함되는 것은 아니지만 Amazon Comprehend Medical Medical은 모든 관련 식별자를 포함합니다. 이러한 식별자는 다음 목록을 포함하여 개별 환자를 식별하는 데 사용할 수 있는 데이터로 구성됩니다. 자세한 내용은 미국 정부 보건 및 복지 서비스 웹 사이트의 Health 정보 프라이버시를 참조하십시오.

각 PHI 관련 엔티티에는 Amazon Comprehend Medical Medical이 탐지 정확도를 신뢰하는 수준을 나타내는 점수 (Score응답 내용) 가 포함되어 있습니다. 사용 사례에 적합한 신뢰도 임계값을 식별하고 이를 충족하지 않는 엔티티를 필터링하세요. PHI 발생을 식별할 때는 필터링에 낮은 신뢰도 임계값을 사용하여 잠재적인 탐지 개체를 더 많이 캡처하는 것이 더 나을 수 있습니다. 규정 준수 사용 사례에서 탐지된 개체의 값을 사용하지 않는 경우 특히 그렇습니다.

DetectPhi 또는 DetectEntitiesV2 작업을 실행하여 다음과 같은 PHI 관련 항목을 탐지할 수 있습니다.

탐지된 PHI 개체

엔터티

설명

하이파 카테고리

AGE

연령, 연령 범위 및 언급된 연령 (환자, 가족 구성원 또는 메모에 관련된 다른 사람 포함) 의 모든 구성 요소. 달리 명시되지 않는 한 기본값은 연도 단위입니다.

3. 개인과 관련된 날짜

DATE 환자 또는 환자 진료와 관련된 모든 날짜. 3. 개인과 관련된 날짜

NAME

임상 기록에 언급된 모든 이름은 일반적으로 환자, 가족 또는 제공자의 이름입니다.

1. 이름

전화 또는 팩스

모든 전화, 팩스, 호출기. 1-800-QUIT-NOW 및 911과 같은 이름이 지정된 전화번호는 제외됩니다.

4. 전화번호

5. 팩스 번호

EMAIL

임의의 이메일 주소.

6. 이메일 주소

ID

환자의 신원과 관련된 모든 종류의 번호. 여기에는 주민등록번호, 의료 기록 번호, 시설 식별 번호, 임상 시험 번호, 인증서 또는 면허 번호, 차량 또는 기기 번호가 포함됩니다. 또한 생체인식 번호와 진료 장소 또는 의료 제공자를 식별하는 번호도 포함됩니다.

7. 사회 보장 번호

8. 의료 기록 번호

9. Health 보험 번호

10. Account Numb

11. 인증서/라이선스 번호

12. 차량 식별자

13. 디바이스 번호

16. 생체인식 정보

18. 기타 식별 특성

URL

모든 웹 URL.

14. URL

ADDRESS

여기에는 시설, 이름이 지정된 의료 시설 또는 시설 내 병동 주소의 모든 지리적 세분화가 포함됩니다.

2. 지리적 위치

직업

환자 또는 환자 가족과 관련된 메모에 언급된 직업이나 고용주를 포함합니다.

18. 기타 식별 특성

“환자는 워싱턴 주 시애틀에 거주하는 48세의 교사인 John Smith입니다.” 라는 문구가 적혀 있습니다. 반환 값은 다음과 같습니다.

  • “존 스미스”는 해당NAMEPROTECTED_HEALTH_INFORMATION 카테고리의 유형 엔티티입니다.

  • “48"은AGEPROTECTED_HEALTH_INFORMATION 카테고리의 유형 엔티티입니다.

  • PROTECTED_HEALTH_INFORMATION범주 내 유형PROFESSION (식별 특성) 의 엔티티로서의 “교사”.

  • “워싱턴주 시애틀”이PROTECTED_HEALTH_INFORMATION 카테고리 내ADDRESS 엔티티로 등재되었습니다.

Amazon Comprehend Medical 콘솔에는 다음과 같이 표시됩니다.

DetectPhi 작업을 사용할 때 응답은 다음과 같이 나타납니다. StartPhiDetectionJob 작업을 사용할 때 Amazon Comprehend Medical Medical은 출력 위치에 이 구조의 파일을 생성합니다.

{ "Entities": [ { "Id": 0, "BeginOffset": 11, "EndOffset": 21, "Score": 0.997368335723877, "Text": "John Smith", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "NAME", "Traits": [] }, { "Id": 1, "BeginOffset": 25, "EndOffset": 27, "Score": 0.9998362064361572, "Text": "48", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "AGE", "Traits": [] }, { "Id": 2, "BeginOffset": 37, "EndOffset": 44, "Score": 0.8661606311798096, "Text": "teacher", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "PROFESSION", "Traits": [] }, { "Id": 3, "BeginOffset": 61, "EndOffset": 68, "Score": 0.9629441499710083, "Text": "Seattle", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] }, { "Id": 4, "BeginOffset": 78, "EndOffset": 88, "Score": 0.38217034935951233, "Text": "Washington", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] } ], "UnmappedAttributes": [] }