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Cómo funciona el agente de transformación de datos
Los siguientes términos y conceptos son esenciales para trabajar con el agente de transformación de AWS HealthLake datos.
Perfil de transformación
Un perfil de transformación es la definición reutilizable y versionada de cómo los datos de origen se convierten a FHIR R4. Puede crear un perfil una vez y reutilizarlo en todos los almacenes de datos y trabajos de su cuenta.
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C-CDAEn efecto, un perfil contiene plantillas de Velocity.
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En el caso de CSV, un perfil contiene una configuración de mapeo YAML.
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Un borrador (versión 0) es una copia de trabajo mutable que se puede editar libremente.
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La publicación crea una versión numerada e inmutable (v1, v2,...).
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Los trabajos de transformación siempre utilizan la última versión publicada del perfil, por lo que las ediciones preliminares en curso nunca afectan a las transformaciones en curso.
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La reversión vuelve a cualquier versión anterior mediante la creación de una nueva versión que conserva el registro de auditoría completo.
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La clonación crea un perfil nuevo a partir de cualquier versión existente, lo que le proporciona un perfil independiente para modificarlo sin afectar al original.
Trabajo de transformación
Un trabajo de transformación es una ejecución que aplica un perfil publicado a los datos.
El agente de transformación de datos ofrece dos modos de ejecución:
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Sincronización (en tiempo real): convierte una sola entrada y recupera el FHIR inmediatamente. Se utiliza para probar un perfil y para realizar conversiones en tiempo real y por solicitud.
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Masivo (asíncrono): convierta grandes conjuntos de datos de Amazon S3 a escala.
Las conversiones sincronizadas devuelven los recursos del FHIR convertidos como un paquete del FHIR en la respuesta de la API. Los trabajos de transformación masiva devuelven los recursos del FHIR en una de estas dos ubicaciones:
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Amazon S3: escriba FHIR NDJSON en una ubicación de Amazon S3.
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HealthLake: convierte e ingiere los recursos del FHIR directamente en un almacén de datos. HealthLake
Agente de IA para la transformación de datos
El agente de IA de transformación de datos crea y edita la lógica de conversión de un perfil.
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Por ejemplo C-CDA, edita las plantillas de Velocity a partir de instrucciones en lenguaje natural.
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En el caso del formato CSV, analiza los archivos de muestra para crear una configuración YAML con asignaciones de campos de columnas a FHIR, traducciones de fechas y valores, relaciones entre primary/foreign claves y reglas de agregación, marcando todo lo que necesita ser revisado.
Puede interactuar con el agente mediante un lenguaje natural que incluya cualquiera de las siguientes combinaciones: instrucciones, errores de validación del FHIR, documentación del esquema y datos de muestra. También puede editar los perfiles manualmente.
