Detectar PHI

Use a PHI operação Detectar quando quiser detectar somente dados de Informações de Saúde Protegidas (PHI) ao digitalizar o texto clínico. Para detectar todas as entidades disponíveis no texto clínico, use DetectEntitiesV2.

Isso API é melhor para um caso de uso em que somente a detecção de PHI entidades é necessária. Para obter informações sobre informações nas não PHI categorias, consulteDetectar entidades (versão 2).

Importante

O Amazon Comprehend Medical fornece pontuações de confiança que indicam o nível de confiança na precisão das entidades detectadas. Avalie essas pontuações de confiança e identifique o limite de confiança certo para seu caso de uso. Para casos de uso específicos de conformidade, recomendamos que você use análise humana adicional ou outros métodos para confirmar a precisão dos detectadosPHI.

De acordo com a HIPAA lei, PHI que se baseia em uma lista de 18 identificadores deve ser tratada com cuidado especial. O Amazon Comprehend Medical detecta entidades associadas a esses identificadores, mas essas entidades não mapeiam 1:1 para a lista especificada pelo método Safe Harbor. Nem todos os identificadores estão contidos em textos clínicos não estruturados, mas o Amazon Comprehend Medical cobre todos os identificadores relevantes. Esses identificadores consistem em dados que podem ser usados para identificar um paciente individual, incluindo a lista a seguir. Para obter mais informações, consulte Privacidade de informações de saúde no site de Saúde e Serviços Humanos do Governo dos EUA.

Cada entidade PHI relacionada inclui uma pontuação (Scorena resposta) que indica o nível de confiança que o Amazon Comprehend Medical tem na precisão da detecção. Identifique o limite de confiança certo para seu caso de uso e filtre entidades que não o atendam. Ao identificar ocorrências dePHI, talvez seja melhor usar um limite de confiança baixo para filtrar a fim de capturar mais entidades detectadas em potencial. Isso é especialmente verdadeiro quando não se usa os valores das entidades detectadas em casos de uso de conformidade.

As seguintes entidades PHI relacionadas podem ser detectadas executando as operações Detect PHI ou DetectEntitiesV2:

PHIEntidades detectadas

Entidade	Descrição	Categoria do HIPAA
AGE	Todos os componentes da idade, faixa etária e qualquer idade mencionada, seja paciente, membro da família ou outras pessoas envolvidas na nota. O padrão é em anos, salvo indicação em contrário.	3. Datas relacionadas a um indivíduo
DATE	Qualquer data relacionada ao paciente ou ao atendimento ao paciente.	3. Datas relacionadas a um indivíduo
NAME	Todos os nomes mencionados na nota clínica, geralmente pertencentes ao paciente, à família ou ao profissional de saúde.	1. Nome
PHONE_OU_ FAX	Qualquer telefone, fax, pager; exclui números de telefone nomeados, como 1-800- QUIT - e NOW 911.	4. Número de telefone 5. FAXnúmero
EMAIL	Qualquer endereço de e-mail.	6. Endereços de e-mail
ID	Qualquer tipo de número associado à identidade de um paciente. Isso inclui o número de CPF, número do prontuário médico, número de identificação da instalação, número do ensaio clínico, número do certificado ou licença, número do veículo ou dispositivo. Também inclui números biométricos e números que identificam o local do atendimento ou do prestador.	7. Número da previdência social 8. Número do prontuário médico 9. Número do plano de saúde 10. Números de conta 11. Números de certificado/licença 12. Identificadores de veículos 13. Números de dispositivos 16. Informações biométricas 18. Quaisquer outras características de identificação
URL	Qualquer webURL.	14. URLs
ADDRESS	Isso inclui todas as subdivisões geográficas de um endereço de qualquer instalação, instalações médicas nomeadas ou enfermarias dentro de uma instalação.	2. Localização geográfica
PROFESSION	Inclui qualquer profissão ou empregador mencionado em uma nota no que diz respeito ao paciente ou à família do paciente.	18. Quaisquer outras características de identificação

Exemplo

O texto "O paciente é John Smith, professor de 48 anos e residente em Seattle, Washington". retornará:

• "John Smith" como uma entidade do tipo NAME na categoria PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• "48" como uma entidade do tipo AGE na categoria PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• "professor" como uma entidade do tipo PROFESSION (característica identificadora) na categoria PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

• "Seattle, Washington" como ADDRESS entidade na categoria PROTECTED_HEALTH_INFORMATION.

No console do Amazon Comprehend Medical, isso é mostrado assim:

Ao usar a PHI operação Detectar, a resposta aparece assim. Quando você usa a operação S tartPHIDetection Job, o Amazon Comprehend Medical cria um arquivo no local de saída com essa estrutura.

{
    "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": []
}