Categoría de anatomía Categoría de afección médica Categoría de prueba, tratamiento y procedimiento SNOMEDDetalles del CT Ejemplos de entrada y respuesta

SNOMEDEnlazado CT

Utilice Infer SNOMEDCT para detectar entidades médicas y vincularlas con conceptos de la versión 2022-03 de la Nomenclatura Sistematizada de la Medicina, Términos Clínicos (CT). SNOMED SNOMEDLa tomografía computarizada le proporciona un vocabulario completo de conceptos médicos, que incluye afecciones médicas y anatomía, pruebas médicas, tratamientos y procedimientos. Para obtener más información sobre la SNOMED tomografía computarizada, visite SNOMEDCT.

Para cada entidad médica detectada, Amazon Comprehend Medical enumera los SNOMED cinco principales IDs conceptos de tomografía computarizada y las descripciones asociadas al concepto médico, junto con una puntuación de confianza que indica la confianza del modelo en su predicción. El concepto IDs de SNOMED tomografía computarizada aparece en orden descendente de confianza junto con las puntuaciones de confianza. El concepto de SNOMED tomografía computarizada se IDs puede utilizar entonces para estructurar los datos clínicos de los pacientes con fines de codificación médica, elaboración de informes o análisis clínicos si se utiliza con la polijerarquia de la SNOMED tomografía computarizada.

Infer SNOMEDCT está disponible para clientes de EE. UU. Para obtener información sobre la SNOMED CT en otros países e información sobre las licencias de SNOMED CT, consulte SNOMEDCT.

Infer SNOMEDCT es ideal para los siguientes escenarios:

Asistencia para la codificación médica profesional en las historias clínicas de los pacientes
Estudios y ensayos clínicos
Administración de la salud de la población

Infer SNOMEDCT detecta entidades en las siguientes categorías. También detecta otra información contextual y la vincula como atributos o características.

MEDICAL_CONDITION: los signos, síntomas y diagnósticos de las afecciones médicas.
ANATOMY: partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones.
TEST_TREATMENT_PROCEDURE: los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica.

Categoría de anatomía

La categoría ANATOMY detecta las referencias a partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones.

Atributos

Se detectan los siguientes atributos para la categoría ANATOMY:

DIRECTION: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal o ventral.
SYSTEM_ORGAN_SITE: sistemas corporales, localizaciones o regiones anatómicas y partes del cuerpo.

Categoría de afección médica

La categoría MEDICAL_CONDITION detecta los signos, síntomas y diagnósticos de afecciones médicas.

Tipo

Para la CONDITION categoría MEDICAL_, se detecta el siguiente tipo:

DX_NAME: identificación de una afección médica que se determina mediante la evaluación de los síntomas.

Atributos

Se detectan los siguientes atributos para la categoría MEDICAL_CONDITION:

ACUITY: determinación de una enfermedad como crónica, aguda, repentina, persistente o gradual.
QUALITY: cualquier término descriptivo de la afección médica, como el estadio o el grado.
DIRECTION: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal o ventral.
SYSTEM_ORGAN_SITE: sistemas corporales, localizaciones o regiones anatómicas y partes del cuerpo.

Características

Se detectan las siguientes características para la categoría MEDICAL_CONDITION:

DIAGNOSIS: una afección médica que se determina como la causa o el resultado de los síntomas. Los síntomas se pueden detectar mediante exámenes físicos, informes de laboratorio o radiológicos u otros medios.
HYPOTHETICAL: una indicación de que una afección médica se expresa como una hipótesis.
LOW_CONFIDENCE: una indicación de que una afección médica se expresa como de alta incertidumbre. Esto no está directamente relacionado con las puntuaciones de confianza proporcionadas.
NEGATION: una indicación de que no existe una afección médica.
PERTAINS_TO_FAMILY: una indicación de que una afección médica es relevante para la familia del paciente, no para el paciente.
SIGN: una afección médica indicada por el médico.
SYMPTON: una afección médica indicada por el paciente.

Categoría de prueba, tratamiento y procedimiento

La categoría TEST_TREATMENT_PROCEDURE detecta los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica.

Tipo

Para la PROCEDURE categoría TESTTREATMENT_ _, se detectan los siguientes tipos:

PROCEDURE_NAME: intervenciones que se realizan en el paciente para tratar una afección médica o para brindarle atención.
TEST_NAME: procedimientos que se realizan en el paciente para el diagnóstico, la medición o la detección, o una calificación que podría tener un valor resultante. Esto incluye cualquier procedimiento, proceso, evaluación o calificación para determinar un diagnóstico, descartar o detectar una afección, o para puntuar o valorar a un paciente.
TREATMENT_NAME: intervenciones que se realizan para combatir una enfermedad o un trastorno. Esto incluye los medicamentos, como antivirales y vacunas.

Atributos

Para la PROCEDURE categoría TESTTREATMENT_ _, se detectan los siguientes atributos:

TEST_NAME: la prueba de diagnóstico realizada.
TEST_VALUE: los resultados numéricos de una prueba de diagnóstico.
TEST_UNIT: las unidades asociadas a un resultado de TEST_VALUE:.
PROCEDURE_NAME: el nombre de una cirugía o un procedimiento médico realizado.
TREATMENT_NAME: el nombre del tratamiento que se administra a un paciente.

Características

FUTURE: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se refiere a una acción o un evento que tendrá lugar después del tema abordado en las notas.
HYPOTHETICAL: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se expresa como una hipótesis.
NEGATION: una indicación de que una acción o un resultado son negativos o no se están realizando.
PAST_HISTORY: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se realizó al paciente antes del encuentro actual.

SNOMEDDetalles del CT

En la JSON respuesta se incluyen los detalles de la SNOMED tomografía computarizada, que incluyen la siguiente información:

EDITION: solo se admite la edición de EE. UU.
VERSIONDATE: El sello de fecha de la versión de SNOMED tomografía computarizada utilizada.
LANGUAGE: se admiten los análisis en inglés (US-EN).

Ejemplos de entrada y respuesta

nota

Para obtener información sobre la sintaxis API de entrada y respuesta específica, consulte Infer SNOMEDCT en la Amazon Comprehend Medical Reference. API

En el siguiente ejemplo de texto de entrada se muestra cómo funciona la operación InferSNOMEDCT. Para ver todo el texto de entrada, desplácese sobre el botón Copiar.


"HEENT : Boggy inferior turbinates, No oropharyngeal lesion"

La InferSNOMEDCT operación devuelve el siguiente resultado en JSON formato.


{
    "Entities": [
        {
            "Category": "ANATOMY",
            "BeginOffset": 0,
            "EndOffset": 5,
            "Text": "HEENT",
            "Traits": [],
            "SNOMEDCTConcepts": [
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                    "Description": "Review of systems, head, ear, eyes, nose and throat (procedure)"
                },
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                    "Description": "Ear, nose and throat structure (body structure)"
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                    "Description": "Structure of left half of head (body structure)"
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                    "Description": "Ear, nose and throat examination (procedure)"
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            "Score": Float,
            "Attributes": [],
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            "Id": 0
        },
        {
            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
            "BeginOffset": 8,
            "EndOffset": 33,
            "Text": "Boggy inferior turbinates",
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                    "Description": "Tumor of inferior turbinate (disorder)"
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                    "Description": "Choroidal invasion status (attribute)"
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                    "Description": "Revision of lumbosubarachnoid shunt (procedure)"
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                    "Description": "Atrophy of nasal turbinates (disorder)"
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                    "Description": "Inferior turbinate flap (substance)"
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            "Score": Float,
            "Attributes": [
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                    "Category": "ANATOMY",
                    "RelationshipScore": Float,
                    "EndOffset": 5,
                    "Text": "HEENT",
                    "Traits": [],
                    "SNOMEDCTConcepts": [
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                            "Description": "Review of systems, head, ear, eyes, nose and throat (procedure)"
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                        },
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                    ],
                    "Score": Float,
                    "RelationshipType": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
                    "Type": "SYSTEM_ORGAN_SITE",
                    "Id": 0,
                    "BeginOffset": 0
                }
            ],
            "Type": "DX_NAME",
            "Id": 1
        },
        {
            "Category": "ANATOMY",
            "BeginOffset": 23,
            "EndOffset": 33,
            "Text": "turbinates",
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            "SNOMEDCTConcepts": [
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                    "Description": "Sarcoidosis of inferior turbinates (disorder)"
                },
                {
                    "Code": "80153006",
                    "Score": Float,
                    "Description": "Segmented neutrophil (cell)"
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            "Id": 3
        },
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            "Text": "oropharyngeal",
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                    "Description": "Oropharyngeal structure (body structure)"
                },
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                    "Description": "Lesion of oropharynx (disorder)"
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                {
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                    "Description": "Structure of oropharynx and/or hypopharynx and/or larynx (body structure)"
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        },
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            "Category": "MEDICAL_CONDITION",
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            "EndOffset": 59,
            "Text": "oropharyngeal lesion",
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                }
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                },
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                    "Description": "Lesion of oropharynx (disorder)"
                },
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                    "Code": "764786007",
                    "Score": Float,
                    "Description": "Oropharyngeal (intended site)"
                },
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            "Score": Float,
            "Attributes": [
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                    "RelationshipScore": Float,
                    "EndOffset": 5,
                    "Text": "HEENT",
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