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# Erkenntnisse für Patienten
Patient Insights fasst Langzeitdaten von Patienten zu einer präzisen, umsetzbaren Zusammenfassung vor dem Besuch zusammen, indem strukturierte klinische Aufzeichnungen, klinische Dokumente und Ad-hoc-Dateien abgerufen und anschließend eine gezielte Zusammenfassung erstellt wird, die Ärzte vor jedem Gespräch überprüfen können.
Patient Insights bietet die folgenden Funktionen:
+ **Langfristige Datensynthese** — Ruft Patientendaten ab, die über strukturierte FHIR-Ressourcen, DocumentReference/Binary FHIR-Ressourcen und S3-Dokumente verteilt sind, und fasst sie in einer einzigen, einheitlichen Zusammenfassung vor dem Besuch zusammen.
+ **Evidence-linked Ergebnis** — Jede klinische Aussage in der Zusammenfassung enthält Evidenzverweise, die auf die spezifischen FHIR-Ressourcen oder Quelldokumente verweisen, die diese Aussage belegen.
+ **Konzentrieren Sie die Zusammenfassungen nach dem Grund der Begegnung** — Die Erkenntnisse werden auf den Grund oder die Hauptbeschwerde zugeschnitten. Bei einer Zusammenfassung des Wellnessbesuchs werden beispielsweise die Vorsorgeuntersuchungen und der Status der Impfungen hervorgehoben, während bei einer Zusammenfassung der chirurgischen Nachsorge die Anamnese und die postoperativen Notizen im Vordergrund stehen.
+ **Nahtlose Workflow-Integration** — Liefert ein strukturiertes JSON-Dokument, mit dem Sie die volle Kontrolle über das Rendern innerhalb Ihrer bestehenden Workflows haben.
+ **AWS-Ökosystemintegration** — Integriert in AWS HealthLake als FHIR-compliant Datenspeicher und Amazon S3 sowohl für die Erfassung von Dokumenten als auch für die Bereitstellung von Zusammenfassungen.
Patient Insights ist als Vorschau in den Regionen USA Ost (Nord-Virginia) (`us-east-1`) und USA West (Oregon) (`us-west-2`) verfügbar.
**Wichtig**
Patient Insights ist als Vorschaufunktion verfügbar und kann sich ändern. Verwenden Sie keine Vorschaufunktionen in Produktionsumgebungen.
**Topics**
+ [So funktioniert Patient Insights](#pi-how-it-works)
+ [Eingaben](#pi-inputs)
+ [Jobs einreichen und verfolgen](#pi-submitting-tracking-jobs)
+ [Ausgabe](#pi-output)
+ [Die Zusammenfassung wird gerendert](#pi-rendering)
## So funktioniert Patient Insights
Patient Insights verwendet einen asynchronen, auftragsbasierten Arbeitsablauf mit vier Phasen:
1. **Einreichung eines Jobs** — Ihre Bewerbung reicht einen Job mit Patienteninformationen ein, indem Sie die StartPatientInsightsJob API aufrufen. In der Anfrage werden der Patient, die Art der Begegnung, der anfragende Arzt, die Datenquellen und der Ausgabeort angegeben. Die API gibt eine eindeutige Job-ID zurück.
1. **Datenabruf und -synthese** — Patient Insights ruft die klinischen Daten des Patienten aus Ihren konfigurierten Datenquellen ab. Der Service stellt eine Verbindung zu Ihrem FHIR-compliant Datenspeicher (wie AWS HealthLake) her, um strukturierte klinische Aufzeichnungen abzurufen. Es ruft auch klinische Dokumente aus FHIR DocumentReference - und Binärressourcen ab und kann Ad-hoc-Dokumente aus Amazon S3 aufnehmen.
1. **Abfrage zur Fertigstellung** — Ihre Anwendung fragt mithilfe der API nach Abschluss ab. GetPatientInsightsJob Eine typische Behandlung dauert je nach Umfang und Komplexität der Krankengeschichte des Patienten 2 bis 5 Minuten.
1. **Ausgabeabruf** — Wenn der Auftragsstatus ERFOLGREICH ist, ist die vor dem Besuch generierte Zusammenfassung unter dem von Ihnen angegebenen S3-Ausgabepfad verfügbar. Ihre Anwendung ruft die Zusammenfassung ab und präsentiert sie dem Arzt.
## Eingaben
### Kontext des Patienten
Geben Sie eine eindeutige Patientenkennung ein, die der FHIR-ID des Patienten auf Ihrem FHIR-Server entspricht. Diese Kennung ist der Schlüssel, den der Dienst verwendet, um den FHIR-Endpunkt nach der Krankengeschichte dieses Patienten abzufragen.
### Dem Grund begegnen
Der Grund der Begegnung gibt dem Service an, welche Art von Besuch geplant ist und warum der Patient kommt. Auf diese Weise kann der Service priorisieren, welche klinischen Informationen am relevantesten sind. Bei einer Zusammenfassung des Wellnessbesuchs werden beispielsweise die Vorsorgeuntersuchungen und der Impfstatus hervorgehoben, während bei einer Zusammenfassung der chirurgischen Nachsorge der Behandlungsverlauf und die postoperativen Notizen im Vordergrund stehen.
### Benutzerkontext
Identifizieren Sie den Arzt, der die Zusammenfassung anfordert, sowie seine Rolle und sein Fachgebiet. Diese Informationen helfen dem Service, die Zusammenfassung an die Bedürfnisse des Arztes anzupassen.
### Eingabedatenkonfiguration
Geben Sie an, wo der Dienst nach den klinischen Daten des Patienten suchen soll:
+ **FHIR-Server** — Geben Sie eine FHIR-Endpunkt-URL, die auf Ihren FHIR-compliant Datenspeicher (z. B. AWS HealthLake) verweist, zusammen mit einem OAuth-Token für die Authentifizierung an. Der Service unterstützt einen konfigurierbaren Lookback-Zeitraum von 1 bis 24 Monaten.
+ **FHIR DocumentReference - und Binärressourcen** — Der Service ruft klinische Dokumente wie Entlassungszusammenfassungen, Konsultationsnotizen und Diagnoseberichte von demselben FHIR-Endpunkt ab.
+ **S3-Quellen** — Geben Sie in Amazon S3 gespeicherte Dokumente an, die der Service enthalten soll, wie z. B. per Fax übermittelte Überweisungsschreiben von Fachärzten, Aufzeichnungen von externen Krankenhäusern oder gescannte Bildgebungsberichte.
### Unterstützte Datei-Formate
| Dateiformat | Maximale Größe |
| --- | --- |
| PDF () application/pdf | 500 MB oder 3.000 Seiten |
| JPEG (image/jpeg) | 10 MB |
| PNG (image/png) | 10 MB |
**Anmerkung**
Der Dienst verarbeitet nicht unterstützte oder übergroße Dateien je nach Quelle unterschiedlich. S3-Quellen führen dazu, dass der Job fehlschlägt, wenn eine Datei nicht unterstützt wird oder zu groß ist. FHIR DocumentReference - und Binärressourcen, die nicht unterstützt werden oder zu groß sind, werden stillschweigend übersprungen.
### Einschränkungen bei der Verarbeitung von Dokumenten
Patient Insights akzeptiert maximal 10 Dokumente pro Auftrag aus allen Dokumentenquellen zusammen. Der Service verarbeitet Dokumente in dieser Reihenfolge:
1. S3-Quelldokumente werden zuerst verarbeitet.
1. FHIR DocumentReference - und Binärdokumente werden in sequentieller Reihenfolge verarbeitet.
Wenn die Gesamtzahl der Dokumente 10 übersteigt, werden nur die ersten 10 gemäß dieser Reihenfolge verarbeitet.
### Ausgabedatenkonfiguration
Geben Sie einen S3-Ausgabepfad an, über den der Service die vollständige Zusammenfassung vor dem Besuch bereitstellt. Sie verwalten die Aufbewahrung und den Lebenszyklus der ausgegebenen Patienteninformationen mithilfe Ihrer S3-Bucket-Lebenszyklusrichtlinien.
## Jobs einreichen und verfolgen
Nachdem Sie einen Job mit Patienteninformationen eingereicht haben, können Sie dessen Fortschritt verfolgen, indem Sie die GetPatientInsightsJob API abfragen. In der folgenden Tabelle werden die möglichen Jobstatus beschrieben:
| Status | Description |
| --- | --- |
| SUBMITTED | Der Job wurde akzeptiert und befindet sich in der Warteschlange zur Verarbeitung. |
| IN\_PROGRESS | Der Service ruft klinische Daten ab, verarbeitet Quelldokumente und generiert die Patientenübersicht. |
| SUCCEEDED | Der Job wurde erfolgreich abgeschlossen. Die generierte Zusammenfassung ist im angegebenen S3-Ausgabepfad verfügbar. |
| FEHLGESCHLAGEN | Der Job wurde nicht erfolgreich abgeschlossen. Überprüfen Sie die Fehlerdetails in der GetPatientInsightsJob Antwort auf den spezifischen Fehlergrund. |
## Ausgabe
Wenn ein Patient Insights-Job erfolgreich abgeschlossen wurde, übermittelt Amazon Connect Health ein strukturiertes JSON-Dokument an Ihren konfigurierten S3-Ausgabepfad. Dieses Dokument enthält die Zusammenfassung vor dem Besuch, die in klar definierte Abschnitte unterteilt ist, wobei jede klinische Aussage mit den entsprechenden Belegen verknüpft ist.
### Abschnitte mit der Zusammenfassung
Die folgende Struktur zeigt die Struktur des Ausgabeschemas:
```
PatientSummaries[] (array)
└── PatientSummary
├── JobId
├── SummaryType (e.g., "Pre-visit")
├── PatientId
├── GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
└── Sections[] (array)
├── SectionName
└── ClinicalNarrative[] (array)
├── Text (clinical content with markdown formatting)
└── Evidence[] (array of FHIR resource references)
TotalCount
GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
HccIncluded (boolean)
```
Die Zusammenfassung vor dem Besuch ist in fünf Abschnitte gegliedert:
| Abschnitt | Was sie enthält |
| --- | --- |
| ÜBERBLICK ÜBER PATIENT UND BEGEGNUNG | Krankengeschichte, aktive Erkrankungen, aktuelle Medikamente, Allergien, frühere Operationen und Familienanamnese. |
| SINCE\_LAST\_VISIT | Neue Laboruntersuchungen, Hinweise von Fachärzten, Veränderungen der Medikation, Symptome und Eingriffe, die seit der letzten Begegnung des Patienten mit diesem Anbieter eingetreten sind. |
| TRENDS | Muster im Zeitverlauf für wichtige klinische Kennzahlen wie A1c, Blutdruck, Gewicht und Laborwerte |
| CMS\_HCC\_CODING\_ANALYSIS | Bereits dokumentierte Bedingungen, die für die Risikoanpassung der CMS-Risikokategorie (Hierarchical Condition Category, HCC) relevant sind. Der Arzt bestätigt, ob jede Erkrankung weiterhin vorliegt. |
| HHS\_HCC\_CODING\_ANALYSIS | Bereits dokumentierte Bedingungen, die für die Risikoanpassung relevant sind. HHS-HCC Der Arzt bestätigt, ob jede Erkrankung noch vorliegt. |
Jeder Abschnitt enthält eine Reihe klinischer Erzählobjekte. Ein klinischer Bericht ist eine separate Einheit klinischer Inhalte, die der Service aus den Patientendaten generiert. Der Text in klinischen Schilderungen kann Markdown-Formatierungen (wie Aufzählungszeichen, Überschriften und Hervorhebungen) enthalten, die Ihre Anwendung entsprechend Ihrem Anzeigekontext analysieren und rendern kann.
In den ersten drei Abschnitten werden die Fragen beantwortet, die Ärzte normalerweise beantworten müssen, bevor sie den Untersuchungsraum betreten: Wer ist dieser Patient? Was ist passiert, seit ich sie das letzte Mal gesehen habe? Wie haben sich die Dinge verändert? Die letzten beiden Abschnitte unterstützen Condition Review, das Unternehmen dabei unterstützt, angemessene Umsätze sowohl Fee-for-Service mit den Care-Modellen als auch mit den Value-Based Care-Modellen zu erzielen. In diesen Abschnitten werden bereits dokumentierte Erkrankungen aufgeführt, für die eine Anpassung des HCC-Risikos von Bedeutung ist, zusammen mit dem Datum, an dem jede Erkrankung zuletzt untersucht wurde, und es wird aufgefordert, zu bestätigen, ob die Erkrankung noch klinisch vorliegt. In den Abschnitten CMS und HHS können sich überschneidende Bedingungen, bei denen beide Risikoanpassungsmodelle zur Anwendung kommen, oder es können je nach den Kategoriedefinitionen der einzelnen Modelle unterschiedliche Bedingungen auftreten.
### Nachweise und Verweise
Jeder klinische Bericht in der Zusammenfassung enthält eine Reihe von Beweisen, die die generierte Aussage mit den spezifischen FHIR-Ressourcen oder Quelldokumenten verknüpfen, die sie belegen. Für Nachweise wird das Format verwendet`ResourceType/ResourceId`, z. B. `Condition/d68e8fc6-2e5f-4a3e-a2a7-942a435e78ec`
Strukturelemente wie Abschnittsüberschriften oder zusammenfassende Aussagen, die aus mehreren Quellen zusammengefaßt sind, enthalten möglicherweise ein leeres Beweisfeld. Aus spezifischen Patientendaten abgeleitete klinische Aussagen — ein bestimmtes Laborergebnis, eine dokumentierte Allergie, eine frühere Begegnung, ein zuvor beurteilter Zustand — enthalten die entsprechenden FHIR-Ressourcenreferenzen.
### HccIncluded Flagge
Die Ausgabe enthält eine `HccIncluded` Markierung auf oberster Ebene, die angibt, ob die Abschnitte zur Zustandsprüfung (CMS und HHS HCC Coding Analysis) für den Job generiert wurden.
## Die Zusammenfassung wird gerendert
Um die Zusammenfassung den Ärzten in Ihrer Bewerbung vorzulegen:
1. Gehen Sie die einzelnen Abschnitte der Reihe nach durch.
1. Verketten Sie die Textwerte aus jeder klinischen Erzählung innerhalb des Abschnitts.
1. Analysieren Sie die Markdown-Formatierung für Ihren Anzeigekontext.
1. Verwenden Sie die Nachweisreferenzen, um detaillierte Links zu Quellen oder Dokumenten von FHIR bereitzustellen.
Rendern Sie in den Abschnitten „Zustandsprüfung“ jede aufgetretene Erkrankung als interaktives Element, das es dem Arzt ermöglicht, jeden Zustand direkt im Arbeitsablauf zu bestätigen, zu verwerfen oder mit Anmerkungen zu versehen. Das strukturierte Ausgabeformat gibt Ihnen die volle Kontrolle darüber, wie die Zusammenfassung gerendert wird.
Vollständige API-Parameterdetails und request/response Schemas finden Sie in der [Amazon Connect Health API-Referenz.](https://docs.aws.amazon.com/connecthealth/latest/APIReference/Welcome.html)