本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 文字分析批次 APIs
<a name="textanalysis-batchapi"></a>

使用 Amazon Comprehend Medical 來分析存放在 Amazon S3 儲存貯體中的醫療文字。在一個批次中分析高達 10 GB 的文件。您可以使用 主控台來建立和管理批次分析任務，或使用批次 APIs來偵測醫療實體，包括受保護的健康資訊 (PHI)。APIs會啟動、停止、列出和描述正在進行的批次分析任務。

 您可以[在這裡](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/pricing/)找到批次分析和其他 Amazon Comprehend Medical 操作的定價資訊。

## 重要通知
<a name="important-notice"></a>

Amazon Comprehend Medical 的批次分析操作無法取代專業醫療建議、診斷或治療。確認使用案例的相關可信度閾值，並在需要高準確性的情況下使用高可信度閾值。用於特定使用案例時，這些結果應由受過適當訓練的審查員進行審查和驗證。Amazon Comprehend Medical 的所有操作只有在經過訓練的醫療專業人員審查準確性和健全的醫學判斷後，才能用於患者護理案例。

## 使用 APIs 執行批次分析
<a name="performing-batch-api"></a>

您可以使用 Amazon Comprehend Medical 主控台或 Amazon Comprehend Medical Batch APIs 來執行批次分析任務。

**先決條件**

 當您使用 Amazon Comprehend Medical API 時，請建立 AWS Identity Access and Management (IAM) 政策，並將其連接至 IAM 角色。若要進一步了解 IAM 角色和信任政策，請參閱 [IAM 政策和許可](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html)。

****

1. 將您的資料上傳至 S3 儲存貯體。

1. 若要啟動新的分析任務，請使用 StartEntitiesDetectionV2Job 操作或 StartPHIDetectionJob 操作。當您啟動任務時，告知 Amazon Comprehend Medical 包含輸入檔案的輸入 S3 儲存貯體名稱，並指定輸出 S3 儲存貯體在批次分析後寫入檔案。

1. 使用主控台或 DescribeEntitiesDetectionV2Job 操作或 DescribePHIDetectionJob 操作來監控任務的進度。此外，ListEntitiesDetectionV2Jobs 和 ListPHIDetectionJobs 可讓您查看所有內科連結批次分析任務的狀態。

1. 如果您需要停止進行中的任務，請使用 StopEntitiesDetectionV2Job 或 StopPHIDetectionJob 停止分析。

1. 若要檢視分析任務的結果，請參閱您在啟動任務時設定的輸出 S3 儲存貯體。

## 使用主控台執行批次分析
<a name="batch-api-console"></a>

****

1. 將您的資料上傳至 S3 儲存貯體。

1. 若要啟動新的分析任務，請選取您要執行的分析類型。然後提供包含輸入檔案的 S3 儲存貯體名稱，以及您要傳送輸出檔案的 S3 儲存貯體名稱。

1. 在任務進行時監控其狀態。從主控台，您可以檢視所有批次分析操作及其狀態，包括分析開始和結束的時間。

1. 若要查看分析任務的結果，請參閱您在啟動任務時設定的輸出 S3 儲存貯體。

## 批次操作的 IAM 政策
<a name="batch-iam"></a>

呼叫 Amazon Comprehend Medical 批次 APIs IAM 角色必須具有政策，授予對包含輸入和輸出檔案之 S3 儲存貯體的存取權。它也必須指派信任關係，讓 Amazon Comprehend Medical 服務能夠擔任該角色。若要進一步了解 IAM 角色和信任政策，請參閱 [IAM 角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)。

角色必須具有下列政策。

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::input-bucket/*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::input-bucket",
                "arn:aws:s3:::output-bucket"
            ],
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::output-bucket/*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}
```

------

角色必須具有下列信任關係。建議您使用 `aws:SourceAccount `和 `aws:SourceArn`條件金鑰，以防止混淆代理人安全問題。若要進一步了解混淆代理人問題以及如何保護 AWS 您的帳戶，請參閱 [IAM 文件中的混淆代理人問題](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html)。

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
   "Version":"2012-10-17",		 	 	 
   "Statement":[
      {
         "Effect":"Allow",
         "Principal":{
            "Service":[
               "comprehendmedical.amazonaws.com"
            ]
         },
         "Action":"sts:AssumeRole",
         "Condition": {
            "StringEquals": {
               "aws:SourceAccount": "account_id"
            },
            "ArnLike": {
               "aws:SourceArn": "arn:aws:comprehendmedical:us-east-1:account_id:*"
            }
         }
      }
   ]
}
```

------

## 批次分析輸出檔案
<a name="batch-ouput"></a>

Amazon Comprehend Medical 會為批次中的每個輸入檔案建立一個輸出檔案。檔案具有副檔名 `.out`。Amazon Comprehend Medical 會先使用 *AwsAccountId*-*JobType*-*JobId* 做為名稱，在輸出 S3 儲存貯體中建立目錄，然後將批次的所有輸出檔案寫入此目錄。Amazon Comprehend Medical 會建立此新目錄，讓某個任務的輸出不會覆寫另一個任務的輸出。

批次操作的輸出會產生與同步操作相同的輸出。如需 Amazon Comprehend Medical 產生的輸出範例，請參閱 [偵測實體 （第 2 版）](textanalysis-entitiesv2.md)。

每個批次操作都會產生三個資訊清單檔案，其中包含任務的相關資訊。
+ `Manifest` – 總結任務。提供用於任務的參數、任務的總大小，以及所處理檔案數目的相關資訊。
+ `success` – 提供已成功處理之檔案的相關資訊。包括輸入和輸出檔案名稱，以及輸入檔案的大小。
+ `unprocessed` – 列出批次任務未處理的檔案，包括每個檔案的錯誤代碼和錯誤訊息。

Amazon Comprehend Medical 會將檔案寫入您為批次任務指定的輸出目錄。摘要資訊清單檔案將寫入輸出資料夾，以及標題為 的資料夾`Manifest_AccountId-Operation-JobId`。在資訊清單資料夾中是一個`success`資料夾，其中包含成功資訊清單。還包括一個`failed`資料夾，其中包含未處理的檔案資訊清單。下列各節顯示資訊清單檔案的結構。

### 批次資訊清單檔案
<a name="batch-manifest"></a>

以下是批次資訊清單檔案的 JSON 結構。

```
{"Summary" : 
    {"Status" : "COMPLETED | FAILED | PARTIAL_SUCCESS | STOPPED", 
    "JobType" : "EntitiesDetection | PHIDetection", 
    "InputDataConfiguration" : {
        "Bucket" : "input bucket", 
        "Path" : "path to files/account ID-job type-job ID" 
    }, "OutputDataConfiguration" : {
        "Bucket" : "output bucket", 
        "Path" : "path to files" 
    }, 
    "InputFileCount" : number of files in input bucket, 
    "TotalMeteredCharacters" : total characters processed from all files, 
    "UnprocessedFilesCount" : number of files not processed, 
    "SuccessFilesCount" : total number of files processed, 
    "TotalDurationSeconds" : time required for processing, 
    "SuccessfulFilesListLocation" : "path to file", 
    "UnprocessedFilesListLocation" : "path to file",
    "FailedJobErrorMessage": "error message or if not applicable,
              The status of the job is completed"
    } 
}
```

### 成功資訊清單檔案
<a name="batch-success"></a>

以下是 檔案的 JSON 結構，其中包含成功處理檔案的相關資訊。

```
{
        "Files": [{
               "Input": "input path/input file name",
               "Output": "output path/output file name",
               "InputSize": size in bytes of input file
        }, {
               "Input": "input path/input file name",
               "Output": "output path/output file name",
               "InputSize": size in bytes of input file
        }]
}
```

### 未處理的資訊清單檔案
<a name="batch-unprocessed"></a>

以下是資訊清單檔案的 JSON 結構，其中包含未處理檔案的相關資訊。

```
{
  "Files" : [ {
      "Input": "file_name_that_failed",
      "ErrorCode": "error code for exception",
      "ErrorMessage": "explanation of the error code and suggestions"
  }, 
  { ...}
  ]
}
```