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# Identificazione delle PHI in un file audio
Utilizza un processo di trascrizione in batch per trascrivere file audio e identificare le informazioni sanitarie personali (PHI) al loro interno. Quando si attiva l'identificazione delle informazioni sanitarie personali (PHI), Amazon Transcribe Medical etichetta il PHI identificato nei risultati della trascrizione. Per informazioni sul PHI che Amazon Transcribe Medical può identificare, vedere. [Identificazione delle informazioni sanitarie personali (PHI) in una trascrizione](phi-id.md)
Puoi avviare un processo di trascrizione in batch utilizzando l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) o la Console di gestione AWS.
## Console di gestione AWS
****Per utilizzarlo per trascrivere un dialogo tra medico e paziente, crea un processo di trascrizione e scegli Conversazione per il tipo di ingresso audio. Console di gestione AWS ****
**Per trascrivere un file audio e identificarne le PHI (Console di gestione AWS)**
1. Accedi alla [Console di gestione AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).
1. **Nel riquadro di navigazione, in Medicina, scegli Lavori di trascrizione. Amazon Transcribe **
1. Scegli **Crea processo**.
1. Nella pagina **Specifica i dettagli del processo**, sotto **Impostazioni processo**, specifica quanto segue.
1. **Nome**: il nome del lavoro di trascrizione che è unico per il tuo. Account AWS
1. **Tipo di input audio**: **Conversazione** o **Dettatura**.
1. Per i campi rimanenti, specificate la Amazon S3 posizione del file audio e dove desiderate memorizzare l'output del processo di trascrizione.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. In **Impostazioni audio**, scegli **Identificazione PHI**.
1. Scegli **Create** (Crea).
## "Hello, World\$1"
**Per trascrivere un file audio e identificarne le PHI utilizzando un processo di trascrizione in batch (API)**
+ Per l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), specifica quanto segue.
1. Per `MedicalTranscriptionJobName`, specifica un nome che sia unico per il tuo Account AWS.
1. Per `LanguageCode`, specifica il codice della lingua che corrisponde alla lingua parlata nel file audio.
1. Per il parametro `MediaFileUri` dell'oggetto `Media`, specifica il nome del file audio che vuoi trascrivere.
1. Per `Specialty`, specifica la specialità medica del medico che parla nel file audio come `PRIMARYCARE`.
1. Per `Type`, specifica `CONVERSATION` o `DICTATION`.
1. Per `OutputBucketName`, specifica il bucket Amazon S3 in cui archiviare i risultati della trascrizione.
Di seguito è riportato un esempio di richiesta che utilizza il AWS SDK per Python (Boto3) per trascrivere un file audio e identificare il PHI di un paziente.
```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-audio-file.flac"
transcribe.start_medical_transcription_job(
MedicalTranscriptionJobName = job_name,
Media = {'MediaFileUri': job_uri},
LanguageCode = 'en-US',
ContentIdentificationType = 'PHI',
Specialty = 'PRIMARYCARE',
Type = 'type', # Specify 'CONVERSATION' for a medical conversation. Specify 'DICTATION' for a medical dictation.
OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket'
)
while True:
status = transcribe.get_medical_transcription_job(MedicalTranscriptionJobName = job_name)
if status['MedicalTranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
break
print("Not ready yet...")
time.sleep(5)
print(status)
```
Il codice di esempio seguente mostra i risultati della trascrizione con le PHI identificate del paziente.
```
{
"jobName": "my-medical-transcription-job-name",
"accountId": "111122223333",
"results": {
"transcripts": [{
"transcript": "The patient's name is Bertrand."
}],
"items": [{
"id": 0,
"start_time": "0.0",
"end_time": "0.37",
"alternatives": [{
"confidence": "0.9993",
"content": "The"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 1,
"start_time": "0.37",
"end_time": "0.44",
"alternatives": [{
"confidence": "0.9981",
"content": "patient's"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 2,
"start_time": "0.44",
"end_time": "0.52",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "name"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 3,
"start_time": "0.52",
"end_time": "0.92",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "is"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 4,
"start_time": "0.92",
"end_time": "0.9989",
"alternatives": [{
"confidence": "1.0",
"content": "Bertrand"
}],
"type": "pronunciation"
}, {
"id": 5,
"alternatives": [{
"confidence": "0.0",
"content": "."
}],
"type": "punctuation"
}],
"entities": [{
"content": "Bertrand",
"category": "PHI*-Personal*",
"startTime": 0.92,
"endTime": 1.2,
"confidence": 0.9989
}],
"audio_segments": [
{
"id": 0,
"transcript": "The patient's name is Bertrand.",
"start_time": "0.0",
"end_time": "0.9989",
"items": [
0,
1,
2,
3,
4,
5
]
}
]
},
"status": "COMPLETED"
}
```
## AWS CLI
**Trascrivere un file audio e identificare le PHI utilizzando un processo di trascrizione in batch (AWS CLI)**
+ Eseguire il seguente codice.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--medical-transcription-job-name my-medical-transcription-job-name\
--language-code en-US \
--media MediaFileUri="s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-audio-file.flac" \
--output-bucket-name amzn-s3-demo-bucket \
--specialty PRIMARYCARE \
--type type \ # Choose CONVERSATION to transcribe a medical conversation. Choose DICTATION to transcribe a medical dictation.
--content-identification-type PHI
```