Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples).
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# Ejemplos de Amazon Comprehend Medical utilizando AWS CLI
Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar situaciones comunes AWS Command Line Interface con Amazon Comprehend Medical.
Las *acciones* son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.
En cada ejemplo se incluye un enlace al código de origen completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código en el contexto.
**Topics**
+ [Acciones](#actions)
## Acciones
### `describe-entities-detection-v2-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `describe-entities-detection-v2-job`.
**AWS CLI**
**Descripción de un trabajo de detección de entidades**
En el siguiente ejemplo de `describe-entities-detection-v2-job`, se muestran las propiedades asociadas a un trabajo de detección de entidades asíncrono.
```
aws comprehendmedical describe-entities-detection-v2-job \
--job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-03-18T21:20:15.614000+00:00",
"EndTime": "2020-03-18T21:27:07.350000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-07-16T21:20:15+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": ""
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "867139942017-EntitiesDetection-ab9887877365fe70299089371c043b96/"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "DetectEntitiesModelV20190930"
}
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ *Para obtener más información sobre la API, consulte [DescribeEntitiesDetectionV2Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/describe-entities-detection-v2-job.html) en AWS CLI la referencia de comandos.*
### `describe-icd10-cm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `describe-icd10-cm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Descripción de un trabajo de inferencia ICD-10-CM**
En el siguiente ejemplo de `describe-icd10-cm-inference-job`, se describen las propiedades del trabajo de inferencia solicitado con el job-id especificado.
```
aws comprehendmedical describe-icd10-cm-inference-job \
--job-id "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7"
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
"JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-05-18T21:20:15.614000+00:00",
"EndTime": "2020-05-18T21:27:07.350000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-09-16T21:20:15+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.1.0"
}
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [DescribeIcd10 CmInferenceJob en la Referencia](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/describe-icd10-cm-inference-job.html) de *AWS CLI comandos*.
### `describe-phi-detection-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `describe-phi-detection-job`.
**AWS CLI**
**Descripción de un trabajo de detección de PHI**
En el siguiente ejemplo de `describe-phi-detection-job`, se muestran las propiedades asociadas a un trabajo de detección de información sanitaria protegida (PHI) asíncrono.
```
aws comprehendmedical describe-phi-detection-job \
--job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
"JobId": "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": ""
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "867139942017-PHIDetection-4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3/"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "PHIModelV20190903"
}
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [DescribePhiDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/describe-phi-detection-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `describe-rx-norm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `describe-rx-norm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Para describir un trabajo de RxNorm inferencia**
En el siguiente ejemplo de `describe-rx-norm-inference-job`, se describen las propiedades del trabajo de inferencia solicitado con el job-id especificado.
```
aws comprehendmedical describe-rx-norm-inference-job \
--job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
"JobId": "g8199877365fc70299089371c043b96",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-05-18T21:20:15.614000+00:00",
"EndTime": "2020-05-18T21:27:07.350000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-09-16T21:20:15+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.0.0"
}
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [DescribeRxNormInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/describe-rx-norm-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `describe-snomedct-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `describe-snomedct-inference-job`.
**AWS CLI**
**Descripción de un trabajo de inferencia de SNOMED CT**
En el siguiente ejemplo de `describe-snomedct-inference-job`, se describen las propiedades del trabajo de inferencia solicitado con el job-id especificado.
```
aws comprehendmedical describe-snomedct-inference-job \
--job-id "2630034166536cdb52ffa3295a1b00a7"
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobProperties": {
"JobId": "2630034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2021-12-18T21:20:15.614000+00:00",
"EndTime": "2021-12-18T21:27:07.350000+00:00",
"ExpirationTime": "2022-05-16T21:20:15+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.1.0"
}
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [DescribeSnomedctInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/describe-snomedct-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `detect-entities-v2`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `detect-entities-v2`.
**AWS CLI**
**Ejemplo 1: detección de entidades directamente desde el texto**
En el siguiente ejemplo de `detect-entities-v2`, se muestran las entidades detectadas y se etiquetas según el tipo directamente a partir del texto introducido.
```
aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
--text "Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."
```
Salida:
```
{
"Id": 0,
"BeginOffset": 38,
"EndOffset": 47,
"Score": 0.9942955374717712,
"Text": "Clonidine",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Traits": []
}
```
Para obtener más información, consulte [Detect Entities Version 2](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/extracted-med-info-V2.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
**Ejemplo 2: detección de entidades en una ruta de archivo**
En el siguiente ejemplo de `detect-entities-v2`, se muestran las entidades detectadas y se etiquetan según el tipo directamente a partir de una ruta de archivo.
```
aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
--text file://medical_entities.txt
```
Contenido de `medical_entities.txt`:
```
{
"Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."
}
```
Salida:
```
{
"Id": 0,
"BeginOffset": 38,
"EndOffset": 47,
"Score": 0.9942955374717712,
"Text": "Clonidine",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Traits": []
}
```
Para obtener más información, consulte [Detect Entities Version 2](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-entitiesv2.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte la [DetectEntitiessección V2](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/detect-entities-v2.html) en la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `detect-phi`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `detect-phi`.
**AWS CLI**
**Ejemplo 1: detección de información sanitaria protegida (PHI) directamente a partir del texto**
En el siguiente ejemplo de `detect-phi`, se muestran las entidades de información sanitaria protegida (PHI) detectadas directamente en el texto introducido.
```
aws comprehendmedical detect-phi \
--text "Patient Carlos Salazar presented with rash on his upper extremities and dry cough. He lives at 100 Main Street, Anytown, USA where he works from his home as a carpenter."
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 21,
"Score": 0.9914507269859314,
"Text": "Carlos Salazar",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "NAME",
"Traits": []
},
{
"Id": 1,
"BeginOffset": 94,
"EndOffset": 109,
"Score": 0.871849775314331,
"Text": "100 Main Street, Anytown, USA",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "ADDRESS",
"Traits": []
},
{
"Id": 2,
"BeginOffset": 145,
"EndOffset": 154,
"Score": 0.8302185535430908,
"Text": "carpenter",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "PROFESSION",
"Traits": []
}
],
"ModelVersion": "0.0.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Detect PHI](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-phi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
**Ejemplo 2: detección de información sanitaria protegida (PHI) directamente a partir una ruta de archivo**
En el siguiente ejemplo de `detect-phi`, se muestran las entidades de información sanitaria protegida (PHI) detectadas en una ruta de archivo.
```
aws comprehendmedical detect-phi \
--text file://phi.txt
```
Contenido de `phi.txt`:
```
"Patient Carlos Salazar presented with a rash on his upper extremities and a dry cough. He lives at 100 Main Street, Anytown, USA, where he works from his home as a carpenter."
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 21,
"Score": 0.9914507269859314,
"Text": "Carlos Salazar",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "NAME",
"Traits": []
},
{
"Id": 1,
"BeginOffset": 94,
"EndOffset": 109,
"Score": 0.871849775314331,
"Text": "100 Main Street, Anytown, USA",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "ADDRESS",
"Traits": []
},
{
"Id": 2,
"BeginOffset": 145,
"EndOffset": 154,
"Score": 0.8302185535430908,
"Text": "carpenter",
"Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
"Type": "PROFESSION",
"Traits": []
}
],
"ModelVersion": "0.0.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Detect PHI](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-medical-phi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [DetectPhi](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/detect-phi.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `infer-icd10-cm`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `infer-icd10-cm`.
**AWS CLI**
**Ejemplo 1: detección de entidades relacionadas con afecciones médicas y establecer un enlace a la ontología ICD-10-CM directamente desde el texto**
En el siguiente ejemplo de `infer-icd10-cm`, se etiquetan las entidades de afecciones médicas detectadas y se vinculan con los códigos de la edición de 2019 de la CLASIFICACIÓN INTERNACIONAL DE ENFERMEDADES - MODIFICACIÓN CLÍNICA (ICD-10-CM).
```
aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
--text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"Text": "abdominal pain",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": 0.9475538730621338,
"BeginOffset": 28,
"EndOffset": 42,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "SYMPTOM",
"Score": 0.6724207401275635
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Unspecified abdominal pain",
"Code": "R10.9",
"Score": 0.6904221177101135
},
{
"Description": "Epigastric pain",
"Code": "R10.13",
"Score": 0.1364113688468933
},
{
"Description": "Generalized abdominal pain",
"Code": "R10.84",
"Score": 0.12508003413677216
},
{
"Description": "Left lower quadrant pain",
"Code": "R10.32",
"Score": 0.10063883662223816
},
{
"Description": "Lower abdominal pain, unspecified",
"Code": "R10.30",
"Score": 0.09933677315711975
}
]
},
{
"Id": 1,
"Text": "diabetes",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": 0.9899052977561951,
"BeginOffset": 75,
"EndOffset": 83,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "DIAGNOSIS",
"Score": 0.9258432388305664
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Type 2 diabetes mellitus without complications",
"Code": "E11.9",
"Score": 0.7158446311950684
},
{
"Description": "Family history of diabetes mellitus",
"Code": "Z83.3",
"Score": 0.5704703330993652
},
{
"Description": "Family history of other endocrine, nutritional and metabolic diseases",
"Code": "Z83.49",
"Score": 0.19856023788452148
},
{
"Description": "Type 1 diabetes mellitus with ketoacidosis without coma",
"Code": "E10.10",
"Score": 0.13285516202449799
},
{
"Description": "Type 2 diabetes mellitus with hyperglycemia",
"Code": "E11.65",
"Score": 0.0993388369679451
}
]
}
],
"ModelVersion": "0.1.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Infer ICD10 -CM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/ontology-linking-icd10.html) en la Guía para desarrolladores de *Amazon Comprehend Medical*.
**Ejemplo 2: detección de entidades relacionadas con afecciones médicas y establecer un enlace a la ontología ICD-10-CM desde una ruta de archivo**
En el siguiente ejemplo de `infer-icd-10-cm`, se etiquetan las entidades de afecciones médicas detectadas y se vinculan con los códigos de la edición de 2019 de la CLASIFICACIÓN INTERNACIONAL DE ENFERMEDADES - MODIFICACIÓN CLÍNICA (ICD-10-CM).
```
aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
--text file://icd10cm.txt
```
Contenido de `icd10cm.txt`:
```
{
"The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."
}
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"Text": "abdominal pain",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": 0.9475538730621338,
"BeginOffset": 28,
"EndOffset": 42,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "SYMPTOM",
"Score": 0.6724207401275635
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Unspecified abdominal pain",
"Code": "R10.9",
"Score": 0.6904221177101135
},
{
"Description": "Epigastric pain",
"Code": "R10.13",
"Score": 0.1364113688468933
},
{
"Description": "Generalized abdominal pain",
"Code": "R10.84",
"Score": 0.12508003413677216
},
{
"Description": "Left lower quadrant pain",
"Code": "R10.32",
"Score": 0.10063883662223816
},
{
"Description": "Lower abdominal pain, unspecified",
"Code": "R10.30",
"Score": 0.09933677315711975
}
]
},
{
"Id": 1,
"Text": "diabetes",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Score": 0.9899052977561951,
"BeginOffset": 75,
"EndOffset": 83,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "DIAGNOSIS",
"Score": 0.9258432388305664
}
],
"ICD10CMConcepts": [
{
"Description": "Type 2 diabetes mellitus without complications",
"Code": "E11.9",
"Score": 0.7158446311950684
},
{
"Description": "Family history of diabetes mellitus",
"Code": "Z83.3",
"Score": 0.5704703330993652
},
{
"Description": "Family history of other endocrine, nutritional and metabolic diseases",
"Code": "Z83.49",
"Score": 0.19856023788452148
},
{
"Description": "Type 1 diabetes mellitus with ketoacidosis without coma",
"Code": "E10.10",
"Score": 0.13285516202449799
},
{
"Description": "Type 2 diabetes mellitus with hyperglycemia",
"Code": "E11.65",
"Score": 0.0993388369679451
}
]
}
],
"ModelVersion": "0.1.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Infer- ICD10 -CM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-icd10.html) en la Guía para desarrolladores de *Amazon Comprehend Medical*.
+ *Para obtener más información sobre la API, consulte [InferIcd10Cm](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/infer-icd10-cm.html) in Command Reference.AWS CLI *
### `infer-rx-norm`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `infer-rx-norm`.
**AWS CLI**
**Ejemplo 1: Para detectar entidades medicamentosas y vincularlas RxNorm directamente desde el texto**
El siguiente `infer-rx-norm` ejemplo muestra y etiqueta las entidades medicamentosas detectadas y las vincula a los identificadores conceptuales (RxCUI) de la base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina. RxNorm
```
aws comprehendmedical infer-rx-norm \
--text "Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"Text": "Levothyroxine",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Score": 0.9996285438537598,
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 36,
"Attributes": [
{
"Type": "DOSAGE",
"Score": 0.9892290830612183,
"RelationshipScore": 0.9997978806495667,
"Id": 1,
"BeginOffset": 37,
"EndOffset": 51,
"Text": "125 micrograms",
"Traits": []
},
{
"Type": "ROUTE_OR_MODE",
"Score": 0.9988924860954285,
"RelationshipScore": 0.998291552066803,
"Id": 2,
"BeginOffset": 52,
"EndOffset": 56,
"Text": "p.o.",
"Traits": []
},
{
"Type": "FREQUENCY",
"Score": 0.9953463673591614,
"RelationshipScore": 0.9999889135360718,
"Id": 3,
"BeginOffset": 57,
"EndOffset": 67,
"Text": "once daily",
"Traits": []
}
],
"Traits": [],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet",
"Code": "966224",
"Score": 0.9912070631980896
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Capsule",
"Code": "966405",
"Score": 0.8698278665542603
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966191",
"Score": 0.7448257803916931
},
{
"Description": "levothyroxine",
"Code": "10582",
"Score": 0.7050482630729675
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Levoxyl]",
"Code": "966190",
"Score": 0.6921631693840027
}
]
},
{
"Id": 4,
"Text": "Synthroid",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "BRAND_NAME",
"Score": 0.9946461319923401,
"BeginOffset": 86,
"EndOffset": 95,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "NEGATION",
"Score": 0.5167351961135864
}
],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "Synthroid",
"Code": "224920",
"Score": 0.9462039470672607
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.088 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966282",
"Score": 0.8309829235076904
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966191",
"Score": 0.4945160448551178
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.05 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966247",
"Score": 0.3674522042274475
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.025 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966158",
"Score": 0.2588822841644287
}
]
}
],
"ModelVersion": "0.0.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Infer RxNorm](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/ontology-linking-rxnorm.html) en la Guía para desarrolladores de *Amazon Comprehend Medical*.
**Ejemplo 2: Para detectar entidades medicamentosas y vincularlas RxNorm desde una ruta de archivo.**
El siguiente `infer-rx-norm` ejemplo muestra y etiqueta las entidades farmacológicas detectadas y las vincula a los identificadores conceptuales (RxCUI) de la base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina. RxNorm
```
aws comprehendmedical infer-rx-norm \
--text file://rxnorm.txt
```
Contenido de `rxnorm.txt`:
```
{
"Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."
}
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 0,
"Text": "Levothyroxine",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "GENERIC_NAME",
"Score": 0.9996285438537598,
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 36,
"Attributes": [
{
"Type": "DOSAGE",
"Score": 0.9892290830612183,
"RelationshipScore": 0.9997978806495667,
"Id": 1,
"BeginOffset": 37,
"EndOffset": 51,
"Text": "125 micrograms",
"Traits": []
},
{
"Type": "ROUTE_OR_MODE",
"Score": 0.9988924860954285,
"RelationshipScore": 0.998291552066803,
"Id": 2,
"BeginOffset": 52,
"EndOffset": 56,
"Text": "p.o.",
"Traits": []
},
{
"Type": "FREQUENCY",
"Score": 0.9953463673591614,
"RelationshipScore": 0.9999889135360718,
"Id": 3,
"BeginOffset": 57,
"EndOffset": 67,
"Text": "once daily",
"Traits": []
}
],
"Traits": [],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet",
"Code": "966224",
"Score": 0.9912070631980896
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Capsule",
"Code": "966405",
"Score": 0.8698278665542603
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966191",
"Score": 0.7448257803916931
},
{
"Description": "levothyroxine",
"Code": "10582",
"Score": 0.7050482630729675
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Levoxyl]",
"Code": "966190",
"Score": 0.6921631693840027
}
]
},
{
"Id": 4,
"Text": "Synthroid",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "BRAND_NAME",
"Score": 0.9946461319923401,
"BeginOffset": 86,
"EndOffset": 95,
"Attributes": [],
"Traits": [
{
"Name": "NEGATION",
"Score": 0.5167351961135864
}
],
"RxNormConcepts": [
{
"Description": "Synthroid",
"Code": "224920",
"Score": 0.9462039470672607
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.088 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966282",
"Score": 0.8309829235076904
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.125 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966191",
"Score": 0.4945160448551178
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.05 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966247",
"Score": 0.3674522042274475
},
{
"Description": "Levothyroxine Sodium 0.025 MG Oral Tablet [Synthroid]",
"Code": "966158",
"Score": 0.2588822841644287
}
]
}
],
"ModelVersion": "0.0.0"
}
```
Para obtener más información, consulte [Infer RxNorm](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-RxNorm.html) en la Guía para desarrolladores de *Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte la Referencia [InferRxNorm](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/infer-rx-norm.html)de *AWS CLI comandos*.
### `infer-snomedct`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `infer-snomedct`.
**AWS CLI**
**Ejemplo: detección de entidades de medicación y vincularlas a la ontología de SNOMED CT directamente desde el texto**
En el siguiente ejemplo de `infer-snomedct`, se muestra cómo detectar entidades médicas y vincularlas con conceptos de la versión de marzo de 2021-03 de la Nomenclatura Sistematizada de Medicina, Términos Clínicos (SNOMED CT).
```
aws comprehendmedical infer-snomedct \
--text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."
```
Salida:
```
{
"Entities": [
{
"Id": 3,
"BeginOffset": 26,
"EndOffset": 40,
"Score": 0.9598260521888733,
"Text": "abdominal pain",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Traits": [
{
"Name": "SYMPTOM",
"Score": 0.6819021701812744
}
]
},
{
"Id": 4,
"BeginOffset": 73,
"EndOffset": 81,
"Score": 0.9905840158462524,
"Text": "diabetes",
"Category": "MEDICAL_CONDITION",
"Type": "DX_NAME",
"Traits": [
{
"Name": "DIAGNOSIS",
"Score": 0.9255214333534241
}
]
},
{
"Id": 1,
"BeginOffset": 95,
"EndOffset": 104,
"Score": 0.6371926665306091,
"Text": "Micronase",
"Category": "MEDICATION",
"Type": "BRAND_NAME",
"Traits": [],
"Attributes": [
{
"Type": "FREQUENCY",
"Score": 0.9761165380477905,
"RelationshipScore": 0.9984188079833984,
"RelationshipType": "FREQUENCY",
"Id": 2,
"BeginOffset": 105,
"EndOffset": 110,
"Text": "daily",
"Category": "MEDICATION",
"Traits": []
}
]
}
],
"UnmappedAttributes": [],
"ModelVersion": "1.0.0"
}
```
Para obtener más información, consulte la sección sobre [InferSNOMEDCT](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontology-linking-snomed.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [InferSnomedct](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/infer-snomedct.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `list-entities-detection-v2-jobs`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `list-entities-detection-v2-jobs`.
**AWS CLI**
**Para enumerar los trabajos de detección de entidades**
En el siguiente ejemplo de `list-entities-detection-v2-jobs`, se enumeran los trabajos de detección de entidades asíncronas actuales.
```
aws comprehendmedical list-entities-detection-v2-jobs
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
{
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": ""
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "867139942017-EntitiesDetection-ab9887877365fe70299089371c043b96/"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "DetectEntitiesModelV20190930"
}
]
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ *Para obtener más información sobre la API, consulte [ListEntitiesDetectionV2Jobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/list-entities-detection-v2-jobs.html) en AWS CLI la referencia de comandos.*
### `list-icd10-cm-inference-jobs`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `list-icd10-cm-inference-jobs`.
**AWS CLI**
**Para enumerar todos los trabajos de inferencia ICD-10-CM actuales**
El siguiente ejemplo muestra cómo la `list-icd10-cm-inference-jobs` operación devuelve una lista de los trabajos de inferencia por lotes asíncronos actuales del ICD-10-CM.
```
aws comprehendmedical list-icd10-cm-inference-jobs
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
{
"JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.1.0"
}
]
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte la sección [ListIcd10 CmInferenceJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/list-icd10-cm-inference-jobs.html) en la Referencia de *AWS CLI comandos*.
### `list-phi-detection-jobs`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `list-phi-detection-jobs`.
**AWS CLI**
**Para enumerar los trabajos de detección de información sanitaria protegida (PHI)**
En el siguiente ejemplo de `list-phi-detection-jobs`, se enumeran los trabajos de detección de información sanitaria protegida (PHI) actuales.
```
aws comprehendmedical list-phi-detection-jobs
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
{
"JobId": "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-03-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-03-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-07-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": ""
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "867139942017-PHIDetection-4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3/"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "PHIModelV20190903"
}
]
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [ListPhiDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/list-phi-detection-jobs.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `list-rx-norm-inference-jobs`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `list-rx-norm-inference-jobs`.
**AWS CLI**
**Para enumerar todos los trabajos de inferencia RxNorm actuales**
En el siguiente ejemplo, se muestra cómo la operación `list-rx-norm-inference-jobs` devuelve una lista de los trabajos de inferencia por lotes asíncronos actuales de RxNorm.
```
aws comprehendmedical list-rx-norm-inference-jobs
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
{
"JobId": "4980034166536cfb52gga3295a1b00a3",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.0.0"
}
]
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [ListRxNormInferenceJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/list-rx-norm-inference-jobs.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `list-snomedct-inference-jobs`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `list-snomedct-inference-jobs`.
**AWS CLI**
**Para enumerar todos los trabajos de inferencia de SNOMED CT**
En el siguiente ejemplo, se muestra cómo la operación `list-snomedct-inference-jobs` devuelve una lista de los trabajos de inferencia por lotes asíncronos actuales de SNOMED CT.
```
aws comprehendmedical list-snomedct-inference-jobs
```
Salida:
```
{
"ComprehendMedicalAsyncJobPropertiesList": [
{
"JobId": "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2020-05-19T20:38:37.594000+00:00",
"EndTime": "2020-05-19T20:45:07.894000+00:00",
"ExpirationTime": "2020-09-17T20:38:37+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-input",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Bucket": "comp-med-output",
"S3Key": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole",
"ModelVersion": "0.1.0"
}
]
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [ListSnomedctInferenceJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/list-snomedct-inference-jobs.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `start-entities-detection-v2-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `start-entities-detection-v2-job`.
**AWS CLI**
**Inicio de un trabajo de detección de entidades**
En el siguiente ejemplo de `start-entities-detection-v2-job`, se inicia un trabajo de detección de entidades asíncrono.
```
aws comprehendmedical start-entities-detection-v2-job \
--input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
--output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
--language-code en
```
Salida:
```
{
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ *Para obtener más información sobre la API, consulte [StartEntitiesDetectionV2Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/start-entities-detection-v2-job.html) en AWS CLI la referencia de comandos.*
### `start-icd10-cm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `start-icd10-cm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Para iniciar un trabajo de inferencia de ICD-10-CM**
En el siguiente ejemplo de `start-icd10-cm-inference-job`, se inicia un trabajo de análisis por lotes de inferencia de ICD-10-CM.
```
aws comprehendmedical start-icd10-cm-inference-job \
--input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
--output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
--language-code en
```
Salida:
```
{
"JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StartIcd10 CmInferenceJob en la Referencia](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/start-icd10-cm-inference-job.html) de *AWS CLI comandos*.
### `start-phi-detection-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `start-phi-detection-job`.
**AWS CLI**
**Inicio de un trabajo de detección de PHI**
En el siguiente ejemplo de `start-phi-detection-job`, se inicia un trabajo de detección de entidades de PHI asíncrono.
```
aws comprehendmedical start-phi-detection-job \
--input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
--output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
--language-code en
```
Salida:
```
{
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StartPhiDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/start-phi-detection-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `start-rx-norm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `start-rx-norm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Para iniciar un trabajo de RxNorm inferencia**
El siguiente `start-rx-norm-inference-job` ejemplo inicia un trabajo de análisis por lotes RxNorm de inferencias.
```
aws comprehendmedical start-rx-norm-inference-job \
--input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
--output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
--language-code en
```
Salida:
```
{
"JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StartRxNormInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/start-rx-norm-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `start-snomedct-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `start-snomedct-inference-job`.
**AWS CLI**
**Inicio de un trabajo de inferencia de SNOMED CT**
En el siguiente ejemplo de `start-snomedct-inference-job`, se inicia un trabajo de análisis por lotes de inferencia de SNOMED CT.
```
aws comprehendmedical start-snomedct-inference-job \
--input-data-config "S3Bucket=comp-med-input" \
--output-data-config "S3Bucket=comp-med-output" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::867139942017:role/ComprehendMedicalBatchProcessingRole \
--language-code en
```
Salida:
```
{
"JobId": "dg7289877365fc70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StartSnomedctInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/start-snomedct-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `stop-entities-detection-v2-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `stop-entities-detection-v2-job`.
**AWS CLI**
**Detención de un trabajo de detección de entidades**
En el siguiente ejemplo de `stop-entities-detection-v2-job`, se detiene un trabajo de detección de entidades asíncrono.
```
aws comprehendmedical stop-entities-detection-v2-job \
--job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"
```
Salida:
```
{
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ *Para obtener más información sobre la API, consulte [StopEntitiesDetectionV2Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/stop-entities-detection-v2-job.html) en AWS CLI la referencia de comandos.*
### `stop-icd10-cm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `stop-icd10-cm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Para detectar un trabajo de inferencia de ICD-10-CM**
En el siguiente ejemplo de `stop-icd10-cm-inference-job`, se detiene un trabajo de análisis por lotes de inferencia de ICD-10-CM.
```
aws comprehendmedical stop-icd10-cm-inference-job \
--job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"
```
Salida:
```
{
"JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96",
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StopIcd10 CmInferenceJob en la Referencia](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/stop-icd10-cm-inference-job.html) de *AWS CLI comandos*.
### `stop-phi-detection-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `stop-phi-detection-job`.
**AWS CLI**
**Detención de un trabajo de detección de información sanitaria protegida (PHI)**
En el siguiente ejemplo de `stop-phi-detection-job`, se detiene un trabajo de detección de información sanitaria protegida (PHI) asíncrono.
```
aws comprehendmedical stop-phi-detection-job \
--job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"
```
Salida:
```
{
"JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}
```
Para obtener más información, consulte [Batch APIs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/textanalysis-batchapi.html) en la Guía para *desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StopPhiDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/stop-phi-detection-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `stop-rx-norm-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `stop-rx-norm-inference-job`.
**AWS CLI**
**Para detener un trabajo de RxNorm inferencia**
En el siguiente ejemplo de `stop-rx-norm-inference-job`, se detiene un trabajo de análisis por lotes de inferencia de ICD-10-CM.
```
aws comprehendmedical stop-rx-norm-inference-job \
--job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"
```
Salida:
```
{
"JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96",
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StopRxNormInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/stop-rx-norm-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.
### `stop-snomedct-inference-job`
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `stop-snomedct-inference-job`.
**AWS CLI**
**Detención de un trabajo de inferencia de SNOMED CT**
En el siguiente ejemplo de `stop-snomedct-inference-job`, se detiene un trabajo de análisis por lotes de inferencia de SNOMED CT.
```
aws comprehendmedical stop-snomedct-inference-job \
--job-id "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1"
```
Salida:
```
{
"JobId": "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1",
}
```
Para obtener más información, consulte la sección [Ontology linking batch analysis](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/ontologies-batchapi.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend Medical*.
+ Para obtener más información sobre la API, consulte [StopSnomedctInferenceJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehendmedical/stop-snomedct-inference-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*.