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Transformation von Gesundheitsdaten
AWS HealthLake Data Transformation Agent ist ein vollständig verwalteter Dienst, der ältere Gesundheitsdaten in den R4-Standard Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) umwandelt. Er akzeptiert zwei Quellformate: C-CDA (Consolidated Clinical Document Architecture, das Standard-XML-Format für klinische Dokumente wie Entlassungszusammenfassungen und Behandlungspläne) und CSV. Er erzeugt FHIR R4-Ressourcen, die Anwendungen über Standard-FHIR-APIs abfragen können. Es sind keine FHIR-Kenntnisse erforderlich: Der Data Transformation AI-Agent erstellt und bearbeitet die Konvertierungslogik anhand einer Beschreibung Ihrer Anforderungen.
Der Data Transformation Agent ist eine Funktion innerhalb von. AWS HealthLake Häufige Anwendungsfälle umfassen:
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Migrieren Sie ältere klinische Archive: Konvertieren Sie jahrelange C-CDA Dokumente oder CSV-Exporte in abfragbare FHIR R4-Ressourcen.
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Integrieren Sie eine neue Datenquelle: Ein ISV- oder Plattformteam kann eine Konvertierung für einen neuen Kunden oder Feed innerhalb von Tagen statt Monaten durchführen.
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Erstellen Sie einen Längsschnittdatensatz: Aggregieren Sie Daten aus mehreren Quellen in einem HealthLake Datenspeicher, wo sie von nachgelagerten Analysen und KI verarbeitet werden.
Wichtig
Der Data Transformation Agent ist als Vorschaufunktion verfügbar und kann sich jederzeit ändern. Die in diesem Handbuch beschriebenen APIs, Funktionen und Dokumentationen können vor der allgemeinen Verfügbarkeit geändert werden.
Wichtiger Hinweis
Der Data Transformation Agent konvertiert das Format von Gesundheitsdaten. Er ist kein Ersatz für professionelle medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung und dient nicht zur Heilung, Behandlung, Linderung, Vorbeugung oder Diagnose von Krankheiten oder Gesundheitszuständen. Sie sind dafür verantwortlich, die konvertierten Daten zu validieren und im Rahmen der Verwendung von Data Transformation Agent, auch in Verbindung mit Produkten von Drittanbietern, die als Grundlage für klinische Entscheidungen dienen, eine Überprüfung durch Menschen durchzuführen. Konvertierte Daten sollten nur nach Überprüfung durch geschultes medizinisches Fachpersonal nach fundiertem medizinischem Urteilsvermögen für die Patientenversorgung oder in klinischen Szenarien verwendet werden.
Als Teil der Funktion AWS wird der Data Transformation AI Agent angeboten — ein LLM-powered Agent, der Ihnen hilft, die Standard-Datentransformationsprofile schnell und nahtlos an Ihre Geschäftslogik und Anforderungen anzupassen, indem Sie einfach Konversationsanfragen stellen. Diese Anfragen sollten keine personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Informationen enthalten, und der Agent hat nur Zugriff auf die Konfigurationsanfrage, nicht auf die zugrunde liegenden Daten (weder auf die Quelldaten noch auf die konvertierten Daten). AWS geht davon aus, dass sich diese Anfragen auf die Verwaltung und Konfiguration des Profils (der AWS Ressource) beschränken werden.
Funktionen von Data Transformation Agent
Der Data Transformation Agent bietet die folgenden Funktionen.
- Healthcare-aware AI-Agent zur Datentransformation
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Der Data Transformation Agent wurde speziell für klinische Daten entwickelt. Er ordnet C-CDA Dokumentabschnitte den richtigen FHIR-Ressourcen zu (z. B. ein Abschnitt „Probleme“ den Zustandsressourcen) und ordnet ältere OIDs (Object Identifiers) FHIR-URIs zu. Beschreiben Sie eine Änderung in natürlicher Sprache, und der AI-Agent aktualisiert die zugrunde liegenden Zuordnungen und die Konvertierungslogik mithilfe von Velocity-Vorlagen für C-CDA und einer YAML-Mapping-Konfiguration für CSV und präsentiert die Änderung zur Überprüfung, bevor sie angewendet wird. Der Agent akzeptiert Anweisungen in natürlicher Sprache, Beispieldaten, Schemadokumentation und FHIR-Validierungsfehler als Eingabe und unterstützt die iterative Verfeinerung. Die Konvertierungslogik kann auch direkt bearbeitet werden.
- Wiederverwendbare, versionierte Profile
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Die Konvertierungslogik steckt in Transformationsprofilen, die Sie einmal erstellen und in allen Datenspeichern und Aufträgen in Ihrem Konto wiederverwenden. Jede veröffentlichte Version ist ein unveränderlicher Snapshot, sodass Sie Versionen vergleichen, zu einer früheren Version zurückkehren und einen Entwurf weiter bearbeiten können, während Transformationsaufträge mit der zuletzt veröffentlichten Version ausgeführt werden.
- Starter- und Basisprofile
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Beginnen Sie mit einem Arbeitsprofil statt mit einem leeren Profil. Denn C-CDA das AWS Starter-Profil ist ein vorgefertigtes Profil, das sofort allgemeine Zuordnungen von Abschnitten zu Ressourcen bietet. Für CSV generiert der AI-Agent aus CSV-Beispieldateien in Amazon S3 ein auf Ihr Schema zugeschnittenes Basisprofil. Verwenden Sie entweder unverändert, passen Sie es mit dem AI-Agenten an oder klonen Sie es als Grundlage für ein neues Profil.
- Real-time und Massenkonvertierung
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Konvertieren Sie ein einzelnes Dokument in Echtzeit, um es zu testen und interaktiv zu verwenden, oder führen Sie Massenaufträge über Amazon S3 aus. Es gibt keine Infrastruktur, die verwaltet werden muss, und falsch formatierte Eingaben werden übersprungen und zur Verbesserung protokolliert, ohne dass der Batch fehlschlägt.
- Flexible Ausgabeziele
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Schreiben Sie konvertierte FHIR-Ressourcen an einen eigenständigen Amazon S3-Standort oder konvertieren Sie sie und nehmen Sie sie in einem einzigen Schritt direkt in einen HealthLake AWS-Datenspeicher auf, sodass Downstream-Analysen, KI und Ressourcenabgleich die Daten verarbeiten können.
- Validierung und Qualitätsberichterstattung
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Validieren Sie C-CDA Quelldateien, Mappings und FHIR-Ausgaben, damit Sie Fehler frühzeitig erkennen und die Konvertierungsqualität überprüfen können.
- Erkennung von Abweichungen
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Aktivieren Sie einen Drift-Bericht, der Quellelemente aufdeckt, die in der transformierten Ausgabe nicht erfasst wurden, sodass Sie Lücken im Mapping finden und schließen können.
- Herkunft und Prüfpfad
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Wenn diese Option aktiviert ist, generiert Data Transformation Agent für jede Konvertierung eine US Core-conformant FHIR Provenance-Ressource, wobei jede Ausgaberessource bis zu ihrer Quelldatei und ihrem Speicherort zurückverfolgt wird.
- Zugriff über die Konsole, das SDK und Ihre IDE
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Verwenden Sie die AWS-Managementkonsole für einen visuellen Workflow, die AWS-CLI und SDKs für die Automatisierung und/oder das Model Context Protocol (MCP) CI/CD, um Profile zu erstellen, Konvertierungen durchzuführen und Fehler von einer MCP-compatible IDE wie Kiro oder Cursor aus zu debuggen. Alle Schnittstellen teilen sich dieselbe API-Oberfläche.
Zugreifen auf den Data Transformation Agent
Sie können mithilfe der AWS SDKs und des AWS-Managementkonsole Model Context Protocol (MCP) auf den Data Transformation Agent zugreifen. AWS Command Line Interface
- AWS-Managementkonsole
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Eine Weboberfläche zum Erstellen von Profilen, Ausführen von Transformationsjobs und Überprüfen der Ergebnisse.
- AWS CLI und AWS SDKs
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Programmatischer Zugriff auf die APIs des Data Transformation AI-Agents: die AWS CLI für die Befehlszeilen- und Shell-Automatisierung und die AWS SDKs für Anwendungscode und. CI/CD Beide umfassen dieselbe zugrunde liegende REST-API. (Der synchrone Konvertierungsvorgang in Echtzeit ist nur über die REST-API verfügbar.)
- MCP (Model Context Protocol)
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Alle APIs von Data Transformation AI Agents sind als MCP-Tools über den AWS MCP Server verfügbar, sodass KI-Agenten wie Kiro und Cursor Profile erstellen, Konvertierungen ausführen und Fehler debuggen können.
HIPAA-Eignung und Datensicherheit
Der Data Transformation Agent wird als Teil davon angeboten AWS HealthLake , ein HIPAA-fähiger Service zu sein. Weitere Informationen zu AWS, dem. U.S Der Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA) und die Nutzung von AWS Diensten zur Verarbeitung, Speicherung und Übertragung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI) finden Sie im HIPAA-Überblick.
Verbindungen zum Data Transformation Agent, der PHI enthält, müssen verschlüsselt werden. Standardmäßig verwenden alle Verbindungen HTTPS über TLS. Sie können auch eine Verbindung über einen VPC-Schnittstellen-Endpunkt herstellen, der von betrieben wird AWS PrivateLink, indem Sie den AWS HealthLake Dienst and interface VPC Endpoints ()AWS PrivateLink verwenden. Profilinhalt und Auftragsausgabe werden im Ruhezustand entweder mit einem vom Kunden verwalteten AWS KMS Schlüssel oder mit einem eigenen Schlüssel verschlüsselt. AWS Einzelheiten Berechtigungen für Datentransformationsaufgaben einrichten zur Verschlüsselung und Zugriffskontrolle finden Sie unter.
Preisgestaltung
Der Data Transformation AI Agent ist in der Vorschauversion verfügbar. Wenden Sie sich an Ihr AWS Account-Team, damit wir die Produktionsbereitschaft für Ihren Anwendungsfall bestätigen können. Die Preise werden bekannt gegeben, sobald die Funktion allgemein verfügbar ist. Für alle transformierten Daten, die aufgenommen werden HealthLake , wird eine AWS HealthLake Preisgestaltung berechnet.
Erste Schritte
Wenn Sie den Data Transformation Agent zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir, die folgenden Abschnitte der Reihe nach zu lesen:
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So funktioniert der Data Transformation Agent: Die Kernobjekte (Transformationsprofil, Transformationsjob, der KI-Agent) und ihre Beziehung.
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Einrichtung: Der Kontozugriff und die Berechtigungen, die Sie benötigen.
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Erste Schritte mitErste Schritte mit dem SDK und AWS CLI,Erste Schritte mit MCP, oderErste Schritte mit der Konsole: Eine umfassende Komplettlösung in Ihrer bevorzugten Benutzeroberfläche.
