步驟 4：開始使用 Amazon Comprehend Medical API

下面的實例演示如何使用 Amazon Comprehend Medical 操作使用 AWS CLI, Java, 和 Python. 使用它們來了解 Amazon Comprehend Medical 操作的相關資訊，以及做為您自己應用程式的建置區塊。

若要執行 AWS CLI 和 Python 範例，請安裝 AWS CLI. 如需詳細資訊，請參閱 步驟 2：設置 AWS Command Line Interface （AWS CLI）。

若要執行 Java 範例，請安裝 AWS SDK for Java. 如需安裝 AWS SDK for Java的指示，請參閱設定適用於 Java 的 AWS 開發套件。

使用 AWS Command Line Interface

下列範例示範如何使DetectEntitiesV2用以傳回文字中偵測到的醫療實體的作業。 AWS CLI 若要執行此範例，您必須安裝 AWS CLI. 如需詳細資訊，請參閱 步驟 2：設置 AWS Command Line Interface （AWS CLI）。

此範例格式適用於 Unix、Linux 和 macOS。用於 Windows 時，請以插入號 (^) 取代每一行結尾處的 Unix 接續字元斜線 (\)。

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

回應如下：

{
    "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

下面的例子使用與 Java 的DetectEntitiesV2操作。若要執行範例，請安裝 AWS SDK for Java. 如需有關安裝的指示 AWS SDK for Java，請參閱設定 AWS SDK for Java 套件。

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);
    }
}
 

輸出包含在輸入文本中找到的三個實體，它們在輸入文本中的位置。每個實體也會列出正確識別實體的信賴等級。下列輸出顯示Generic_Name上述範例中的Dosage、和Frequency實體。

{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)

下面的例子使用與 Python 的DetectEntitiesV2操作。若要執行範例，請安裝 AWS CLI. 如需詳細資訊，請參閱 步驟 2：設置 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)

輸出包含在輸入文本中找到的三個實體，它們在輸入文本中的位置。每個實體也會列出正確識別實體的信賴等級。下列輸出顯示Generic_Name上述範例中的Dosage、和Frequency實體。

('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})