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ICD-10 厘米链接
使用Infer ICD1 0CM将可能的疾病作为实体进行检测,并将其链接到2024年版《国际疾病分类,第10修订版,临床修改》(ICD-10-CM)中的
检测到健康状况时,InferICD10CM
返回匹配的 ICD -10-CM 代码和描述。检测到的状况按置信度降序列出。分数可以表明对与文本中概念相匹配的实体的准确性置信度。家族史、体征、症状和否定等相关信息被视为特征。解剖学名称和猛烈程度等其他信息被列为属性。
Infer ICD1 0CM 非常适合以下场景:
-
协助对患者病历进行专业医学编码
-
临床研究和试验
-
与医疗软件系统集成
-
早期发现和诊断
-
人口健康管理
ICD-10 厘米类别
Infer ICD1 0CM 会检测该类别中的MEDICAL_CONDITION
实体。它还会检测其他相关信息,并将其作为属性或特征来关联。
ICD-10 厘米类型
Infer ICD1 0CM 可检测到以下类型的DX_NAME
实体:和。TIME_EXPRESSION
ICD-10 厘米特征
Infer ICD1 0CM 将以下上下文信息检测为特征:
-
DIAGNOSIS
:通过对症状的评估来确定某种医学状况。 -
HYPOTHETICAL
:表明医学状况是一种假设。 -
LOW_CONFIDENCE
:表明医学状况具有高度不确定性。这与提供的置信度分数没有直接关系。 -
NEGATION
:表明不存在医学状况。 -
PERTAINS_TO_FAMILY
:表明医学状况与患者家属有关,与患者无关。 -
SIGN
:医生报告的医学状况。 -
SYMPTOM
:患者报告的医学状况。
ICD-10 厘米属性
Infer ICD1 0CM 将以下上下文信息检测为属性:
-
DIRECTION
:方位词。例如左、右、内侧、外侧、上、下、后、前、远端、近端、对侧、双侧、同侧、背侧或腹侧。 -
SYSTEM_ORGAN_SITE
:解剖学位置。 -
ACUITY:
:确定疾病的猛烈程度,例如慢性、急性、突发性、持续性或渐进性。其仅适用于MEDICAL_CONDITION
类型。 -
QUALITY
:医学状况的任何描述词语,例如阶段或等级。
时间类别
TIME_EXPRESSION
类别可以检测与时间相关的实体。其中包括日期和时间等实体,例如 “三天前”、“今天”、“当前”、“入院当天”、“上个月”或“16 天”。此类别中的结果仅在与实体关联时才会返回。例如,“患者昨天被诊断出患有流感”会将 Yesterday
作为与 DX_NAME
实体“流感”重叠的 TIME_EXPRESSION
实体返回。但是,在“患者昨天遛过狗”中,“昨天”不会被认定为一个实体。
类型
识别出的 TIME_EXPRESSION
类型为 TIME_TO_DX_NAME
:医学状况的发生日期。此类型的属性为 DX_NAME
。
关系类型
RELATIONSHIP_TYPE
是指实体与属性之间的关系。识别出的 RELATIONSHIP_TYPE
是 OVERLAP
– 与检测到的实体一致的 TIME_EXPRESSION
。
输入和响应示例
注意
有关具体的API输入和响应语法,请参阅《亚马逊 Comprehend Medical API 参考》中的 Infer ICD1 0CM。
以下示例输入文本显示了 InferICD10CM
操作的工作原理。要查看所有输入文本,请滚动复制按钮。
"The patient is a 71-year-old female patient of Dr. X. The patient presented to the emergency room last evening with approximately 7 to 8 day history of abdominal pain which has been persistent. She has had no nausea and vomiting, but has had persistent associated anorexia. She is passing flatus, but had some obstipation symptoms with the last bowel movement two days ago. She denies any bright red blood per rectum and no history of recent melena. Her last colonoscopy was approximately 5 years ago with Dr. Y. She has had no definite fevers or chills and no history of jaundice. The patient denies any significant recent weight loss."
该InferICD10CM
操作以JSON格式(为简洁起见缩写)返回以下输出。
{ "Entities": [ { "Id": 1, "Text": "abdominal pain", "Category": "MEDICAL_CONDITION", "Type": "DX_NAME", "Score":
Float
, "BeginOffset": 153, "EndOffset": 167, "Attributes": [ { "Type": "ACUITY", "Score":Float
, "RelationshipScore":Float
, "Id": 2, "BeginOffset": 183, "EndOffset": 193, "Text": "persistent", "Traits": [] } ], "Traits": [ { "Name": "SYMPTOM", "Score":Float
} ], "ICD10CMConcepts": [ { "Description": "Unspecified abdominal pain", "Code": "R10.9", "Score":Float
}, { "Description": "Epigastric pain", "Code": "R10.13", "Score":Float
}, { "Description": "Lower abdominal pain, unspecified", "Code": "R10.30", "Score":Float
}, { "Description": "Generalized abdominal pain", "Code": "R10.84", "Score":Float
}, { "Description": "Upper abdominal pain, unspecified", "Code": "R10.10", "Score":Float
} ] } ... "ModelVersion": "3.0.0.20231001" }
InferICD10CM
还能识别文本中的否定实体。例如,如果患者没有出现某种症状,则症状和否定均会被识别为特征,并列出置信度分数。对于前一个示例的输入,症状 Nausea
将列于 NEGATION
下方,因为患者没有出现恶心。
{ "Id": 3, "Text": "nausea", "Category": "MEDICAL_CONDITION", "Type": "DX_NAME", "Score":
Float
, "BeginOffset": 210, "EndOffset": 216, "Attributes": [], "Traits": [ { "Name": "SYMPTOM", "Score":Float
}, { "Name": "NEGATION", "Score":Float
} ], "ICD10CMConcepts": [ { "Description": "Nausea with vomiting, unspecified", "Code": "R11.2", "Score":Float
}, { "Description": "Nausea", "Code": "R11.0", "Score":Float
} ] }