を使用した Amazon Comprehend Medical の例 AWS CLI

次のコード例は、Amazon Comprehend Medical AWS Command Line Interface でを使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。

各例には、完全なソースコードへのリンクが含まれています。ここでは、コンテキストでコードを設定および実行する方法の手順を確認できます。

トピック

アクション

アクション

次のコード例は、describe-entities-detection-v2-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを記述するには

次のdescribe-entities-detection-v2-job例は、非同期エンティティ検出ジョブに関連付けられたプロパティを示しています。


aws comprehendmedical describe-entities-detection-v2-job \
    --job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"

出力:


{
    "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"
    }
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスのDescribeEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次の例は、describe-icd10-cm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-icd10-cm-inference-job例では、指定された job-id を持つリクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-icd10-cm-inference-job \
    --job-id "5780034166536cdb52ffa3295a1b00a7"

出力:


{
    "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"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDescribeIcd10CmInferenceJob」を参照してください。

次の例は、describe-phi-detection-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

PHI 検出ジョブを記述するには

次のdescribe-phi-detection-job例は、非同期保護ヘルス情報 (PHI) 検出ジョブに関連付けられたプロパティを示しています。


aws comprehendmedical describe-phi-detection-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "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"
    }
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDescribePhiDetectionJob」を参照してください。

次のコード例は、describe-rx-norm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-rx-norm-inference-job例では、指定された job-id を持つリクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-rx-norm-inference-job \
    --job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"

出力:


{
    "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"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDescribeRxNormInferenceJob」を参照してください。

次のコード例は、describe-snomedct-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを記述するには

次のdescribe-snomedct-inference-job例では、指定された job-id を持つリクエストされた推論ジョブのプロパティについて説明します。


aws comprehendmedical describe-snomedct-inference-job \
    --job-id "2630034166536cdb52ffa3295a1b00a7"

出力:


{
    "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"
    }
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDescribeSnomedctInferenceJob」を参照してください。

次の例は、detect-entities-v2 を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

例 1: テキストからエンティティを直接検出するには

次のdetect-entities-v2例は、検出されたエンティティを示し、入力テキストから直接タイプに従ってラベル付けします。


aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --text "Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."

出力:


{
    "Id": 0,
    "BeginOffset": 38,
    "EndOffset": 47,
    "Score": 0.9942955374717712,
    "Text": "Clonidine",
    "Category": "MEDICATION",
    "Type": "GENERIC_NAME",
    "Traits": []
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「Detect Entities Version 2」を参照してください。

例 2: ファイルパスからエンティティを検出するには

次のdetect-entities-v2例は、検出されたエンティティを示し、ファイルパスのタイプに従ってラベル付けします。


aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
    --text file://medical_entities.txt

medical_entities.txt の内容:


{
    "Sleeping trouble on present dosage of Clonidine. Severe rash on face and leg, slightly itchy."
}

出力:


{
    "Id": 0,
    "BeginOffset": 38,
    "EndOffset": 47,
    "Score": 0.9942955374717712,
    "Text": "Clonidine",
    "Category": "MEDICATION",
    "Type": "GENERIC_NAME",
    "Traits": []
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「Detect Entities Version 2」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDetectEntitiesV2」を参照してください。

次の例は、detect-phi を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

例 1: 保護された医療情報 (PHI) をテキストから直接検出するには

次のdetect-phi例では、検出された保護されたヘルス情報 (PHI) エンティティを入力テキストから直接表示します。


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."

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」のPHIの検出」を参照してください。

例 2: ファイルパスから直接ヘルス情報 (PHI) を保護する方法を検出するには

次のdetect-phi例は、ファイルパスから検出された保護されたヘルス情報 (PHI) エンティティを示しています。


aws comprehendmedical detect-phi \
    --text file://phi.txt

phi.txt の内容:


"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."

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」のPHIの検出」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のDetectPhi」を参照してください。

次のコード例は、infer-icd10-cm を使用する方法を示しています。

AWS CLI

例 1: 病状エンティティを検出し、テキストから直接 ICD-10-CM Ontology にリンクするには

次のinfer-icd10-cm例では、検出された病状エンティティにラベルを付け、それらのエンティティを国際疾病臨床修飾分類 (ICD-10-CM) の 2019 年版のコードにリンクします。


aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
    --text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」のICD10-CM を推測する」を参照してください。

例 2: ファイルパスウェイから病状エンティティを検出し、ICD-10-CM オントロジーにリンクするには

次のinfer-icd-10-cm例では、検出された病状エンティティにラベルを付け、それらのエンティティを国際疾病臨床修飾分類 (ICD-10-CM) の 2019 年版のコードにリンクします。


aws comprehendmedical infer-icd10-cm \
    --text file://icd10cm.txt

icd10cm.txt の内容:


{
    "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."
}

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「Infer-ICD10-CM」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のInferIcd10Cm」を参照してください。

次の例は、infer-rx-norm を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

例 1: 薬剤エンティティを検出し、テキストから直接 RxNorm にリンクするには

次のinfer-rx-norm例は、検出された薬剤エンティティを表示およびラベル付けし、それらのエンティティを National Library of MedicineCUI データベースの概念識別子 (Rx RxNorm ) にリンクします。


aws comprehendmedical infer-rx-norm \
    --text "Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「Infer RxNorm」を参照してください。

例 2: 薬剤エンティティを検出し、ファイルパスから RxNorm にリンクするには。


aws comprehendmedical infer-rx-norm \
    --text file://rxnorm.txt

rxnorm.txt の内容:


{
    "Patient reports taking Levothyroxine 125 micrograms p.o. once daily, but denies taking Synthroid."
}

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「Infer RxNorm」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のInferRxNorm」を参照してください。

次のコード例は、infer-snomedct を使用する方法を示しています。

AWS CLI

例: テキストから直接エンティティと SNOMED CT Ontology へのリンクを検出するには

次のinfer-snomedct例は、医療エンティティを検出し、2021-03 バージョンの Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms (SNOMED CT) の概念にリンクする方法を示しています。


aws comprehendmedical infer-snomedct \
    --text "The patient complains of abdominal pain, has a long-standing history of diabetes treated with Micronase daily."

出力:


{
    "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"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイドの「InferSNOMEDCT」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のInferSnomedct」を参照してください。

次の例は、list-entities-detection-v2-jobs を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを一覧表示するには

次のlist-entities-detection-v2-jobs例では、現在の非同期検出ジョブを一覧表示します。


aws comprehendmedical list-entities-detection-v2-jobs

出力:


{
    "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"
        }
    ]
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスのListEntitiesDetectionV2Jobs」を参照してください。

次の例は、list-icd10-cm-inference-jobs を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

現在のすべての ICD-10-CM 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、 list-icd10-cm-inference-jobsオペレーションが現在の非同期 ICD-10-CM バッチ推論ジョブのリストを返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-icd10-cm-inference-jobs

出力:


{
    "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"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスの ListIcd10CmInferenceJobs を参照してください。

次のコード例は、list-phi-detection-jobs を使用する方法を示しています。

AWS CLI

保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを一覧表示するには

次のlist-phi-detection-jobs例では、現在の保護対象ヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを一覧表示します。


aws comprehendmedical list-phi-detection-jobs

出力:


{
    "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"
        }
    ]
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のListPhiDetectionJobs」を参照してください。

次の例は、list-rx-norm-inference-jobs を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

現在のすべての Rx-Norm 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、が現在の非同期 Rx-Norm バッチ推論ジョブのリストを list-rx-norm-inference-jobsで返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-rx-norm-inference-jobs

出力:


{
    "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"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーのバッチ分析のリンク」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のListRxNormInferenceJobs」を参照してください。

次のコード例は、list-snomedct-inference-jobs を使用する方法を示しています。

AWS CLI

すべての SNOMED CT 推論ジョブを一覧表示するには

次の例は、 list-snomedct-inference-jobsオペレーションが現在の非同期 SNOMED CT バッチ推論ジョブのリストを返す方法を示しています。


aws comprehendmedical list-snomedct-inference-jobs

出力:


{
    "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"
        }
    ]
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のListSnomedctInferenceJobs」を参照してください。

次のコード例は、start-entities-detection-v2-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを開始するには

次のstart-entities-detection-v2-job例では、非同期エンティティ検出ジョブを開始します。


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

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStartEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次の例は、start-icd10-cm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを開始するには

次のstart-icd10-cm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを開始します。


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

出力:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーのバッチ分析のリンク」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスの StartIcd10CmInferenceJob を参照してください。

次の例は、start-phi-detection-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

PHI 検出ジョブを開始するには

次のstart-phi-detection-job例では、非同期 PHI エンティティ検出ジョブを開始します。


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

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStartPhiDetectionJob」を参照してください。

次の例は、start-rx-norm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを開始するには

次のstart-rx-norm-inference-job例では、 RxNorm 推論バッチ分析ジョブを開始します。


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

出力:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーのバッチ分析のリンク」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStartRxNormInferenceJob」を参照してください。

次の例は、start-snomedct-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを開始するには

次のstart-snomedct-inference-job例では、SNOMED CT 推論バッチ分析ジョブを開始します。


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

出力:


{
    "JobId": "dg7289877365fc70299089371c043b96"
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStartSnomedctInferenceJob」を参照してください。

次のコード例は、stop-entities-detection-v2-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

エンティティ検出ジョブを停止するには

次のstop-entities-detection-v2-job例では、非同期エンティティ検出ジョブを停止しています。


aws comprehendmedical stop-entities-detection-v2-job \
    --job-id "ab9887877365fe70299089371c043b96"

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスのStopEntitiesDetectionV2Job」を参照してください。

次の例は、stop-icd10-cm-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ICD-10-CM 推論ジョブを停止するには

次のstop-icd10-cm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを停止しています。


aws comprehendmedical stop-icd10-cm-inference-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "JobId": "ef7289877365fc70299089371c043b96",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「Ontology リンクバッチ分析」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、 AWS CLI コマンドリファレンスの StopIcd10CmInferenceJob を参照してください。

次の例は、stop-phi-detection-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保護されたヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを停止するには

次のstop-phi-detection-job例では、非同期保護ヘルス情報 (PHI) 検出ジョブを停止しています。


aws comprehendmedical stop-phi-detection-job \
    --job-id "4750034166536cdb52ffa3295a1b00a3"

出力:


{
    "JobId": "ab9887877365fe70299089371c043b96"
}

詳細については、Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「バッチAPIs」を参照してください。

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStopPhiDetectionJob」を参照してください。

次のコード例は、stop-rx-norm-inference-job を使用する方法を示しています。

AWS CLI

RxNorm 推論ジョブを停止するには

次のstop-rx-norm-inference-job例では、ICD-10-CM 推論バッチ分析ジョブを停止しています。


aws comprehendmedical stop-rx-norm-inference-job \
    --job-id "eg8199877365fc70299089371c043b96"

出力:


{
    "JobId": "eg8199877365fc70299089371c043b96",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーのバッチ分析のリンク」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStopRxNormInferenceJob」を参照してください。

次の例は、stop-snomedct-inference-job を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

SNOMED CT 推論ジョブを停止するには

次のstop-snomedct-inference-job例では、SNOMED CT 推論バッチ分析ジョブを停止しています。


aws comprehendmedical stop-snomedct-inference-job \
    --job-id "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1"

出力:


{
    "JobId": "8750034166436cdb52ffa3295a1b00a1",
}

詳細については、「Amazon Comprehend Medical デベロッパーガイド」の「オントロジーのバッチ分析のリンク」を参照してください。 Amazon Comprehend

API の詳細については、AWS CLI 「コマンドリファレンス」のStopSnomedctInferenceJob」を参照してください。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

Amazon Comprehend

AWS Config