第 4 步：开始使用 Amazon Comprehend Medical API

以下示例演示了如何使用、Java 和 Python 来使用 Amazon Comprehend Medical 操作。 AWS CLI使用它们了解 Amazon Comprehend Medical 操作，并将其作为您自己的应用程序的构建块。

要运行 AWS CLI 和 Python 示例，请安装 AWS CLI。有关更多信息，请参阅 步骤 2：设置 AWS Command Line Interface (AWS CLI)。

要运行 Java 示例，请安装 AWS SDK for Java。有关安装 AWS SDK for Java的说明，请参阅 Set up the AWS SDK for Java。

使用 AWS Command Line Interface检测医疗实体

以下示例演示如何使用DetectEntitiesV2操作返回文本中检测到的医疗实体。 AWS CLI 要运行示例，您必须安装 AWS CLI。有关更多信息，请参阅 步骤 2：设置 AWS Command Line Interface (AWS CLI)。

此示例的格式适用于 Unix、Linux 和 macOS。对于 Windows，请将每行末尾的反斜杠 (\) Unix 行继续符替换为脱字号 (^)。

aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --endpoint endpoint \
    --region region \
    --text "aspirin is required 20 mg po daily for 2 times as tab"

响应将为以下内容：

{
    "Entities": [
        {
            "Category": "MEDICATION", 
            "BeginOffset": 0, 
            "EndOffset": 7, 
            "Text": "aspirin", 
            "Traits": [], 
            "Score": 0.9988090991973877, 
            "Attributes": [
                {
                    "BeginOffset": 20, 
                    "EndOffset": 25, 
                    "Text": "20 mg", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9559056162834167, 
                    "Type": "DOSAGE", 
                    "Id": 1, 
                    "RelationshipScore": 0.9981593489646912
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 26, 
                    "EndOffset": 28, 
                    "Text": "po", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9995359182357788, 
                    "Type": "ROUTE_OR_MODE", 
                    "Id": 2, 
                    "RelationshipScore": 0.9969323873519897
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 29, 
                    "EndOffset": 34, 
                    "Text": "daily", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.9803128838539124, 
                    "Type": "FREQUENCY", 
                    "Id": 3, 
                    "RelationshipScore": 0.9990783929824829
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 39, 
                    "EndOffset": 46, 
                    "Text": "2 times", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.8623972535133362, 
                    "Type": "DURATION", 
                    "Id": 4, 
                    "RelationshipScore": 0.9996501207351685
                }, 
                {
                    "BeginOffset": 50, 
                    "EndOffset": 53, 
                    "Text": "tab", 
                    "Traits": [], 
                    "Score": 0.784785270690918, 
                    "Type": "FORM", 
                    "Id": 5, 
                    "RelationshipScore": 0.9986748695373535
                }
            ], 
            "Type": "GENERIC_NAME", 
            "Id": 0
        }
    ], 
    "UnmappedAttributes": []
}

使用 AWS SDK for Java检测医疗实体

以下示例使用 Java 的 DetectEntitiesV2 操作。要运行示例，请安装 AWS SDK for Java。有关安装的说明 AWS SDK for Java，请参阅设置适用于 Java 的 AWS 开发工具包。

import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.AWSCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials;
import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedical;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedicalClient;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesRequest;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesResult;
 
public class SampleAPICall {
 
    public static void main() {
 
        AWSCredentialsProvider credentials
                = new AWSStaticCredentialsProvider(new BasicAWSCredentials("YOUR AWS ACCESS KEY", "YOUR AWS SECRET"));
 
        AWSComprehendMedical client = AWSComprehendMedicalClient.builder()
                                                                .withCredentials(credentials)
                                                                .withRegion("YOUR REGION")
                                                                .build();
 
 
        DetectEntitiesV2Request request = new DetectEntitiesV2Request();
        request.setText("cerealx 84 mg daily");
 
        DetectEntitiesV2Result result = client.detectEntitiesV2(request);
        result.getEntities().forEach(System.out::println);
    }
}
 

输出包含在输入文本中找到的三个实体，以及它们在输入文本中的位置。每个实体还列出了正确识别该实体的可信度。以下输出显示了前面示例中的 Generic_Name、Dosage 和 Frequency 实体。

{Id: 0,BeginOffset: 0,EndOffset: 3,Score: 0.9940211,Text: Bob,Category: 
PROTECTED_HEALTH_INFORMATION,Type: NAME,Traits: [],}
{Id: 2,BeginOffset: 23,EndOffset: 30,Score: 0.99914634,Text: aspirin,Category: MEDICATION,Type: GENERIC_NAME,Traits: [],Attributes: 
[{Type: DOSAGE,Score: 0.9630807,RelationshipScore: 0.99969745,Id: 1,BeginOffset: 14,EndOffset: 19,Text: 50 mg,Traits: []}]}

使用 AWS SDK for Python (Boto)检测医疗实体

以下示例使用 Python 的 DetectEntitiesV2 操作。要运行示例，请安装 AWS CLI。有关更多信息，请参阅 步骤 2：设置 AWS Command Line Interface (AWS CLI)。

import boto3
client = boto3.client(service_name='comprehendmedical', region_name='YOUR REGION')
result = client.detect_entities(Text= 'cerealx 84 mg daily')
entities = result['Entities']
for entity in entities:
    print('Entity', entity)

输出包含在输入文本中找到的三个实体，以及它们在输入文本中的位置。每个实体还列出了正确识别该实体的可信度。以下输出显示了前面示例中的 Generic_Name、Dosage 和 Frequency 实体。

('Entity', {u'Category': u'MEDICATION', u'BeginOffset': 0, u'EndOffset': 7, 
            u'Text': u'cerealx', u'Traits': [], u'Score': 0.8877691626548767, u'Attributes': [{u'BeginOffset': 8, u'EndOffset': 13, 
            u'Text': u'84 mg', u'Traits': [], u'Score': 0.9337134957313538, u'Type': u'DOSAGE', u'Id': 1, u'RelationshipScore': 0.9995118379592896}, 
            {u'BeginOffset': 14, u'EndOffset': 19, u'Text': u'daily', u'Traits': [], u'Score': 0.990627646446228, u'Type': u'FREQUENCY', 
            u'Id': 2, u'RelationshipScore': 0.9987651109695435}], u'Type': u'BRAND_NAME', u'Id': 0})