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の開始方法 AWS マネジメントコンソール - AWS HealthLake
ステップ 1: データ変換エージェントに移動するステップ 2: 変換プロファイルを作成するステップ 3: データ変換 AI エージェントで をカスタマイズする (オプション)ステップ 4: プロファイルを発行するステップ 5: 変換ジョブを実行するステップ 6: 結果を確認する

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の開始方法 AWS マネジメントコンソール

ステップ 1: データ変換エージェントに移動する

  1. AWS HealthLake コンソールを開きます。

  2. ランディングページで「開始」をクリックし、「データの変換」を選択します。

  3. 左側のナビゲーションのデータ変換エージェントセクションで、プロファイルを管理するにはプロファイルを選択し、変換を実行するにはジョブを選択します。

ステップ 2: 変換プロファイルを作成する

  1. 左側のナビゲーションでプロファイルを選択し、プロファイルの作成をクリックします。

  2. ソース形式を選択します。

    • C-CDA: 臨床 XML ドキュメント (入院記録、退床概要、continuity-of-careドキュメント）。

    • CSV: 表形式のエクスポート (データウェアハウス抽出、EHR フラットファイル、クレームデータ）。

  3. プロファイルを初期化する方法を選択します。

    • C-CDA の場合: AWS スタータープロファイル (一般的なsection-to-resourceマッピングを持つ構築済みプロファイル) から開始します。

    • CSV の場合: 代表的な CSV ファイルを含むフォルダへの Amazon S3 パスを指定します。AI エージェントはファイルを分析し、ベースプロファイルを生成します。

  4. プロファイル名とオプションの説明を入力します。

  5. [作成] を選択します。

プロファイルはドラフト状態 (バージョン 0) で作成されます。変更可能な作業コピーで、自由に編集できます。

ステップ 3: データ変換 AI エージェントで をカスタマイズする (オプション)

C-CDA プロファイルの場合:

  1. プロファイルを開き、編集ビューに移動します。右側にデータ変換 AI エージェントパネルが表示されます。

  2. 自然言語の変更について説明します (例：「患者リソースのデフォルト状態をワシントンに設定する」）。

  3. エージェントは Velocity テンプレートを編集します。

  4. テストタブを選択し、サンプルの C-CDA を貼り付け、テストの実行をクリックして変換をプレビューします。

  5. 出力が正しいまで繰り返します。

CSV プロファイルの場合:

  1. エージェントはサンプルファイルを分析し、column-to-FHIR 間のマッピング、日付/値の変換、PK/FK 関係、集計ルールなどの YAML マッピングを提案します。

  2. 提案された各マッピングを確認します。承認、拒否、または絞り込みます。

  3. 自然言語の調整を求めます (例：「RACE_CD 列を FHIR 拡張機能にマッピングする」）。

  4. テストタブで変換結果をプレビューします (ソースは左側、FHIR 出力は右側）。

ステップ 4: プロファイルを発行する

  1. 満足したら、発行を選択します。これにより、イミュータブルバージョンが作成されます。

  2. ドラフトは編集可能です。一括ジョブは常に最新の公開バージョンを使用します。

ロールバックするには: 以前のバージョンを選択し、再度公開します。これにより、以前のスナップショットから新しいバージョンが作成されます。何も削除されません。

ステップ 5: 変換ジョブを実行する

  1. データ変換エージェントの左側のナビゲーションで、ジョブを選択します。

  2. 新しいジョブの開始 を選択します。

  3. ジョブの詳細を入力します。

    • ジョブ名: わかりやすい名前 (CloudWatch ログとメトリクスに表示されます）。

    • 説明: オプション。

  4. 変換設定を構成する:

    • データソース形式: C-CDA または CSV。

    • 変換プロファイル: 公開プロファイルを選択します (バージョン ≥ 1 の公開プロファイルのみが表示されます）。

    • 出力モード:

      • Amazon Amazon S3: 変換された FHIR を Amazon S3 の場所に書き込みます (スタンドアロン変換）。

      • AWS HealthLake: HealthLake データストアに直接変換して取り込みます。選択した場合、ターゲット HealthLake データストアを選択します (ACTIVE 状態である必要があります）。

    • Provenance: デフォルトでは有効になっています。FHIR Provenance リソースを生成し、出力をソースにトレースします。出典が不要な場合にのみ無効にします。

    • ドリフト検出: デフォルトでは有効になっています。マッピングされていないソース要素を示すレポートを生成します。

  5. ソースデータの設定:

    • Amazon S3 ソースの場所: ソースファイルを含む Amazon S3 フォルダ (バケット名だけでなくプレフィックスを含める必要があります）。

    • データアクセスロール: HealthLake がソースファイルの読み取りと出力の書き込みを引き受ける IAM ロール。信頼ポリシーとアクセス許可ポリシーセットアップについては、「」を参照してください。

  6. 出力設定を構成する (ある場合):

    • Output Amazon S3 URI: 変換された出力ログとジョブログを書き込む場所。

    • AWS KMS key: 保管時の出力を暗号化する AWS KMS キー (必須）。

  7. [ジョブの作成] を選択します。

ステップ 6: 結果を確認する

  1. ジョブの詳細ページには、ステータス、処理されたファイル (CSV の行）、生成された FHIR リソース、失敗など、リアルタイムの進行状況が表示されます。

  2. 完了したら、出力 Amazon S3 の場所に移動します。サービスは、ジョブ ID を使用して、出力 URI の下にジョブスコープフォルダを作成します。そのフォルダ内:

    • converted/: FHIR NDJSON 出力ファイル (入力ファイルごとに 1 つ。例: converted/patient-record.ndjson)。

    • ERROR/: 失敗した入力のエラーの詳細 (inputFile フィールドと errorMessage フィールドを含む JSON ファイル、例: ERROR/bad-file.json)。

    • Manifest.json: 集計メトリクス (スキャン、変換、失敗、生成されたリソース) を含むジョブの概要。

    • jobLevelDriftResult.json: ジョブの集計ドリフトレポート (ドリフト検出が有効になっている場合）。

    • driftDetectionPerFileResults/: ファイルごとの C-CDA ジョブのドリフトレポート (ドリフト検出が有効になっている場合）。例: driftDetectionPerFileResults/patient-record_driftMetrics.json。