Détecter PHI

Utilisez l'PHIopération Detect lorsque vous souhaitez uniquement détecter les données Protected Health Information (PHI) lors de la numérisation du texte clinique. Pour détecter toutes les entités disponibles dans le texte clinique, utilisez DetectEntitiesV2.

C'APIest la meilleure solution pour un cas d'utilisation où seule la détection d'PHIentités est requise. Pour plus d'informations sur les informations figurant dans les PHI catégories non catégoriques, consultezDétecter les entités (version 2).

En vertu de la HIPAA loi, PHI cela repose sur une liste de 18 identifiants et doit être traité avec une attention particulière. Amazon Comprehend Medical détecte les entités associées à ces identifiants, mais ces entités ne correspondent pas 1:1 à la liste spécifiée par la méthode Safe Harbor. Tous les identifiants ne figurent pas dans un texte clinique non structuré, mais Amazon Comprehend Medical couvre tous les identifiants pertinents. Ces identifiants sont constitués de données qui peuvent être utilisées pour identifier un patient individuel, notamment la liste suivante. Pour plus d'informations, consultez la section Health Information Privacy sur le site Web du gouvernement américain chargé de la santé et des services sociaux.

Chaque PHI entité associée inclut un score (Scoredans la réponse) qui indique le niveau de confiance d'Amazon Comprehend Medical dans la précision de la détection. Identifiez le seuil de confiance adapté à votre cas d'utilisation et filtrez les entités qui ne l'atteignent pas. Lors de l'identification des occurrences dePHI, il peut être préférable d'utiliser un seuil de confiance faible pour le filtrage afin de capturer davantage d'entités potentielles détectées. Cela est particulièrement vrai lorsque les valeurs des entités détectées ne sont pas utilisées dans des cas d'utilisation liés à la conformité.

Les entités PHI associées suivantes peuvent être détectées en exécutant les opérations Detect PHI ou DetectEntitiesV2 :

Exemple

Le texte « Le patient est John Smith, un enseignant de 48 ans résidant à Seattle, dans l'État de Washington ». renvoie :

Dans la console Amazon Comprehend Medical, cela s'affiche comme suit :

Lorsque vous utilisez l'PHIopération Detect, la réponse apparaît comme suit. Lorsque vous utilisez l'opération S tartPHIDetection Job, Amazon Comprehend Medical crée un fichier dans l'emplacement de sortie avec cette structure.

{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "BeginOffset": 11,
            "EndOffset": 21,
            "Score": 0.997368335723877,
            "Text": "John Smith",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "NAME",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 1,
            "BeginOffset": 25,
            "EndOffset": 27,
            "Score": 0.9998362064361572,
            "Text": "48",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "AGE",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 2,
            "BeginOffset": 37,
            "EndOffset": 44,
            "Score": 0.8661606311798096,
            "Text": "teacher",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PROFESSION",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 3,
            "BeginOffset": 61,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.9629441499710083,
            "Text": "Seattle",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 4,
            "BeginOffset": 78,
            "EndOffset": 88,
            "Score": 0.38217034935951233,
            "Text": "Washington",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        }
    ],
    "UnmappedAttributes": []
}