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偵測 PHI - Amazon Comprehend Medical

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。

偵測 PHI

當您只想要在掃描臨床文字時偵測受保護醫療資訊 (PHI) 資料時,請使用 DetectPHI 操作。若要偵測臨床文字中的所有可用實體,請使用 DetectEntitiesV2

此 API 最適合只需要偵測 PHI 實體的使用案例。如需非 PHI 類別中的資訊,請參閱 偵測實體 (第 2 版)

重要

Amazon Comprehend Medical 提供可信度分數,指出偵測到之實體準確性的可信度。評估這些可信度分數,並為您的使用案例識別正確的可信度閾值。對於特定合規使用案例,我們建議您使用額外的人工審核或其他方法來確認偵測到的 PHI 的準確性。

根據 HIPAA 法案,根據 18 個識別符清單的 PHI 必須特別謹慎處理。Amazon Comprehend Medical 會偵測與這些識別符相關聯的實體,但這些實體不會將 1:1 對應至 Safe Harbor 方法指定的清單。並非所有識別符都包含在非結構化臨床文字中,但 Amazon Comprehend Medical 確實涵蓋了所有相關識別符。這些識別符由可用於識別個別病患的資料組成,包括下列清單。如需詳細資訊,請參閱美國政府健康與人類服務網站上的醫療資訊隱私權

每個 PHI 相關實體都包含分數 (Score在回應中),表示 Amazon Comprehend Medical 對偵測準確性的可信度。為您的使用案例識別正確的可信度閾值,並篩選出不符合它的實體。識別 PHI 的出現時,最好使用低可信度閾值進行篩選,以擷取更多可能偵測到的實體。在合規使用案例中不使用偵測到的實體值時,尤其如此。

執行 DetectPHIDetectEntitiesV2 操作可以偵測下列 PHI 相關實體:

偵測到的 PHI 實體

實體

說明

HIPAA 類別

AGE

所有年齡因素、年齡範圍和提及的任何年齡,無論是患者或家人,還是涉及備註的其他人員。除非另有說明,否則預設值為年。

3. 與個人相關的日期

DATE 與患者或患者護理相關的任何日期。 3. 與個人相關的日期

NAME

臨床備註中提及的所有名稱,通常屬於病患、家人或提供者。

1. 名稱

PHONE_OR_FAX

任何電話、傳真、呼叫器;不包括具名電話號碼,例如 1-800-QUIT-NOW 和 911。

4. 電話號碼

5. 傳真號碼

EMAIL

任何電子郵件地址。

6. 電子郵件位址

ID

與病患身分相關聯的任何類型的數字。這包括其社會安全號碼、醫療記錄號碼、設施識別號碼、臨床試驗號碼、憑證或授權號碼、車輛或裝置號碼。它還包括生物識別數字,以及識別護理地點或提供者的數字。

7. 社會安全號碼

8. 醫療記錄號碼

9. Health Plan 編號

10. 帳號:

11. 憑證/授權號碼

12. 車輛識別符

13. 裝置編號

16. 生物識別資訊

18. 任何其他識別特徵

URL

任何 Web URL。

14. URL

ADDRESS

這包括任何設施、具名醫療設施或設施內 wards 地址的所有地理分區。

2. 地理位置

職業

包括備註中提及的任何與病患或病患家人相關的職業或雇主。

18. 任何其他識別特徵

範例

文字「病患是 John Smith,48 歲的老師,是華盛頓州西雅圖的居民」。傳回:

  • 「John Smith」為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別NAME中的 類型實體

  • 「48」為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別AGE中的 類型實體

  • "teacher" 為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別中的類型 PROFESSION(識別特徵) 實體

  • "Seattle, Washington" 為 PROTECTED_HEALTH_INFORMATION類別中的ADDRESS實體

在 Amazon Comprehend Medical 主控台中,如下所示:

顯示姓名、年齡、職業和地址詳細資訊的患者資訊卡。

使用 DetectPHI 操作時,回應會顯示如下。當您使用 StartPHIDetectionJob 操作時,Amazon Comprehend Medical 會使用此結構在輸出位置建立檔案。

{ "Entities": [ { "Id": 0, "BeginOffset": 11, "EndOffset": 21, "Score": 0.997368335723877, "Text": "John Smith", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "NAME", "Traits": [] }, { "Id": 1, "BeginOffset": 25, "EndOffset": 27, "Score": 0.9998362064361572, "Text": "48", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "AGE", "Traits": [] }, { "Id": 2, "BeginOffset": 37, "EndOffset": 44, "Score": 0.8661606311798096, "Text": "teacher", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "PROFESSION", "Traits": [] }, { "Id": 3, "BeginOffset": 61, "EndOffset": 68, "Score": 0.9629441499710083, "Text": "Seattle", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] }, { "Id": 4, "BeginOffset": 78, "EndOffset": 88, "Score": 0.38217034935951233, "Text": "Washington", "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION", "Type": "ADDRESS", "Traits": [] } ], "UnmappedAttributes": [] }