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시작하기 AWS Management Console - AWS HealthLake
1단계: 데이터 변환 에이전트로 이동2단계: 변환 프로필 생성3단계: 데이터 변환 AI 에이전트로 사용자 지정(선택 사항)4단계: 프로필 게시5단계: 변환 작업 실행6단계: 결과 검토

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

시작하기 AWS Management Console

1단계: 데이터 변환 에이전트로 이동

  1. AWS HealthLake 콘솔을 엽니다.

  2. 랜딩 페이지에서 시작하기를 클릭하고 데이터 변환을 선택합니다.

  3. 왼쪽 탐색의 데이터 변환 에이전트 섹션에서 프로필을 관리하려면 프로필을 선택하고 변환을 실행하려면 작업을 선택합니다.

2단계: 변환 프로필 생성

  1. 왼쪽 탐색 창에서 프로필을 선택하고 프로필 생성을 클릭합니다.

  2. 소스 형식을 선택합니다.

    • C-CDA: 임상 XML 문서(의사 기록, 배출 요약, continuity-of-care 문서).

    • CSV: 테이블 형식 내보내기(데이터 웨어하우스 추출, EHR 플랫 파일, 클레임 데이터).

  3. 프로파일을 초기화하는 방법을 선택합니다.

    • C-CDA의 경우: AWS Starter Profile(일반 section-to-resource스 매핑이 있는 사전 빌드된 프로파일)에서 시작합니다.

    • CSV의 경우: 대표 CSV 파일이 포함된 폴더의 Amazon S3 경로를 제공합니다. AI 에이전트는 파일을 분석하고 기본 프로필을 생성합니다.

  4. 프로필 이름과 선택적 설명을 입력합니다.

  5. 생성(Create)을 선택합니다.

프로필은 초안 상태(버전 0)로 생성됩니다. 자유롭게 편집할 수 있는 변경 가능한 작업 복사본입니다.

3단계: 데이터 변환 AI 에이전트로 사용자 지정(선택 사항)

C-CDA 프로필의 경우:

  1. 프로필을 열고 편집 보기로 이동합니다. 오른쪽에 데이터 변환 AI 에이전트 패널이 나타납니다.

  2. 자연어로 변경 사항을 설명합니다(예: "기본 상태를 환자 리소스용 워싱턴으로 설정").

  3. 에이전트는 Velocity 템플릿을 편집합니다.

  4. 테스트 탭을 선택하고 샘플 C-CDA를 붙여넣은 다음 테스트 실행을 클릭하여 변환을 미리 봅니다.

  5. 출력이 올바를 때까지 반복합니다.

CSV 프로필의 경우:

  1. 에이전트는 샘플 파일을 분석하고 column-to-FHIR 매핑, 날짜/값 변환, PK/FK 관계 및 집계 규칙과 같은 YAML 매핑을 제안합니다.

  2. 수락, 거부 또는 구체화와 같이 제안된 각 매핑을 검토합니다.

  3. 자연어로 조정을 요청합니다(예: "RACE_CD 열을 FHIR 확장에 매핑").

  4. 테스트 탭에서 변환 결과를 미리 봅니다(왼쪽의 소스, 오른쪽의 FHIR 출력).

4단계: 프로필 게시

  1. 충족되면 게시를 선택합니다. 이렇게 하면 변경 불가능한 버전이 생성됩니다.

  2. 초안은 편집 가능한 상태로 유지됩니다. 대량 작업은 항상 게시된 최신 버전을 사용합니다.

롤백하려면: 이전 버전을 선택하고 다시 게시합니다. 그러면 이전 스냅샷에서 새 버전이 생성됩니다. 아무것도 삭제되지 않습니다.

5단계: 변환 작업 실행

  1. 왼쪽 탐색의 데이터 변환 에이전트에서 작업을 선택합니다.

  2. 새 작업 시작을 선택합니다.

  3. 작업 세부 정보를 입력합니다.

    • 작업 이름: 설명이 포함된 이름(CloudWatch 로그 및 지표에 표시됨).

    • 설명: 선택 사항입니다.

  4. 변환 설정 구성:

    • 데이터 소스 형식: C-CDA 또는 CSV.

    • 변환 프로필: 게시된 프로필을 선택합니다(버전이 ≥ 1인 게시된 프로필만 표시됨).

    • 출력 모드:

      • Amazon S3: Amazon S3 위치에 변환된 FHIR 쓰기(독립 실행형 변환).

      • AWS HealthLake: HealthLake 데이터 스토어로 직접 변환하고 수집합니다. 선택한 경우 대상 HealthLake 데이터 스토어를 선택합니다(ACTIVE 상태여야 함).

    • 증명: 기본적으로 활성화됩니다. 출력을 소스로 다시 추적하는 FHIR Provenance 리소스를 생성합니다. 출처가 필요하지 않은 경우에만 비활성화합니다.

    • 드리프트 감지: 기본적으로 활성화됩니다. 매핑되지 않은 소스 요소를 보여주는 보고서를 생성합니다.

  5. 소스 데이터 구성:

    • Amazon S3 소스 위치: 소스 파일이 포함된 Amazon S3 폴더(버킷 이름뿐만 아니라 접두사를 포함해야 함).

    • 데이터 액세스 역할: HealthLake가 소스 파일을 읽고 출력을 쓰기 위해 수임하는 IAM 역할입니다. 신뢰 및 권한 정책은 섹션을 참조설정하세요.

  6. 출력 구성(있는 경우):

    • 출력 Amazon S3 URI: 변환된 출력 및 작업 로그를 작성할 위치입니다.

    • AWS KMS key: 저장 시 출력을 암호화하는 AWS KMS 키입니다(필수).

  7. 작업 생성을 선택합니다.

6단계: 결과 검토

  1. 작업 세부 정보 페이지에는 상태, 처리된 파일(CSV 행), 생성된 FHIR 리소스 및 실패와 같은 실시간 진행 상황이 표시됩니다.

  2. 완료되면 출력 Amazon S3 위치로 이동합니다. 서비스는 작업 ID를 사용하여 출력 URI 아래에 작업 범위 폴더를 생성합니다. 해당 폴더 내부:

    • converted/: FHIR NDJSON 출력 파일(입력 파일당 하나, 예: converted/patient-record.ndjson).

    • ERROR/: 실패한 입력에 대한 오류 세부 정보(inputFile 및 errorMessage 필드가 있는 JSON 파일, 예: ERROR/bad-file.json).

    • Manifest.json: 집계 지표(스캔, 변환, 실패, 생성된 리소스)가 포함된 작업 요약입니다.

    • jobLevelDriftResult.json: 작업에 대한 집계 드리프트 보고서입니다(드리프트 감지가 활성화된 경우).

    • driftDetectionPerFileResults/: driftDetectionPerFileResults/patient-record_driftMetrics.json과 같은 C-CDA 작업에 대한 파일별 드리프트 보고서(드리프트 감지가 활성화된 경우).