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# Fase 4: Come iniziare a usare Amazon Comprehend Medical APIs
Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare le operazioni di Amazon Comprehend Medical utilizzando AWS CLI Java e Python. Usali per conoscere le operazioni di Amazon Comprehend Medical e come elementi costitutivi per le tue applicazioni.
Per eseguire gli esempi AWS CLI e Python, installa. AWS CLI Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 2: Configurare il AWS Command Line Interface (AWS CLI)](gettingstarted-awscli.md).
Per eseguire gli esempi Java, installa AWS SDK per Java. Per istruzioni sull'installazione di AWS SDK per Java, consulta la sezione relativa alla [configurazione di SDK AWS per Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-install.html).
**Topics**
+ [Rilevamento di entità mediche utilizzando il AWS Command Line Interface](#med-examples-cli)
+ [Rilevamento di entità mediche utilizzando il AWS SDK per Java](#med-examples-java)
+ [Rilevamento di entità mediche mediante AWS SDK per Python (Boto)](#med-examples-python)
## Rilevamento di entità mediche utilizzando il AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'`DetectEntitiesV2`operazione che utilizza AWS CLI per restituire le entità mediche rilevate nel testo. Per eseguire l'esempio, è necessario installare. AWS CLI Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 2: Configurare il AWS Command Line Interface (AWS CLI)](gettingstarted-awscli.md).
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
--endpoint endpoint \
--region region \
--text "aspirin is required 20 mg po daily for 2 times as tab"
```
La risposta è la seguente:
```
{
"Entities": [
{
"Category": "MEDICATION",
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 7,
"Text": "aspirin",
"Traits": [],
"Score": 0.9988090991973877,
"Attributes": [
{
"BeginOffset": 20,
"EndOffset": 25,
"Text": "20 mg",
"Traits": [],
"Score": 0.9559056162834167,
"Type": "DOSAGE",
"Id": 1,
"RelationshipScore": 0.9981593489646912
},
{
"BeginOffset": 26,
"EndOffset": 28,
"Text": "po",
"Traits": [],
"Score": 0.9995359182357788,
"Type": "ROUTE_OR_MODE",
"Id": 2,
"RelationshipScore": 0.9969323873519897
},
{
"BeginOffset": 29,
"EndOffset": 34,
"Text": "daily",
"Traits": [],
"Score": 0.9803128838539124,
"Type": "FREQUENCY",
"Id": 3,
"RelationshipScore": 0.9990783929824829
},
{
"BeginOffset": 39,
"EndOffset": 46,
"Text": "2 times",
"Traits": [],
"Score": 0.8623972535133362,
"Type": "DURATION",
"Id": 4,
"RelationshipScore": 0.9996501207351685
},
{
"BeginOffset": 50,
"EndOffset": 53,
"Text": "tab",
"Traits": [],
"Score": 0.784785270690918,
"Type": "FORM",
"Id": 5,
"RelationshipScore": 0.9986748695373535
}
],
"Type": "GENERIC_NAME",
"Id": 0
}
],
"UnmappedAttributes": []
}
```
## Rilevamento di entità mediche utilizzando il AWS SDK per Java
L'esempio seguente utilizza l'`DetectEntitiesV2`operazione con Java. Per eseguire l'esempio, installa il AWS SDK per Java. Per istruzioni sull'installazione di AWS SDK per Java, consulta [Configurare l'SDK AWS per Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-install.html).
```
import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.AWSCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials;
import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedical;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.AWSComprehendMedicalClient;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesRequest;
import com.amazonaws.services.comprehendmedical.model.DetectEntitiesResult;
public class SampleAPICall {
public static void main() {
AWSCredentialsProvider credentials
= new AWSStaticCredentialsProvider(new BasicAWSCredentials("YOUR AWS ACCESS KEY", "YOUR AWS SECRET"));
AWSComprehendMedical client = AWSComprehendMedicalClient.builder()
.withCredentials(credentials)
.withRegion("YOUR REGION")
.build();
DetectEntitiesV2Request request = new DetectEntitiesV2Request();
request.setText("cerealx 84 mg daily");
DetectEntitiesV2Result result = client.detectEntitiesV2(request);
result.getEntities().forEach(System.out::println);
}
}
```
L'output contiene le tre entità presenti nel testo di input, la loro posizione nel testo di input. Con ogni entità viene inoltre elencato il livello di confidenza che l'entità è stata identificata correttamente. L'output seguente mostra le `Frequency` entità `Generic_Name``Dosage`, e dell'esempio precedente.
```
{Id: 0,BeginOffset: 0,EndOffset: 3,Score: 0.9940211,Text: Bob,Category:
PROTECTED_HEALTH_INFORMATION,Type: NAME,Traits: [],}
{Id: 2,BeginOffset: 23,EndOffset: 30,Score: 0.99914634,Text: aspirin,Category: MEDICATION,Type: GENERIC_NAME,Traits: [],Attributes:
[{Type: DOSAGE,Score: 0.9630807,RelationshipScore: 0.99969745,Id: 1,BeginOffset: 14,EndOffset: 19,Text: 50 mg,Traits: []}]}
```
## Rilevamento di entità mediche mediante AWS SDK per Python (Boto)
L'esempio seguente utilizza l'`DetectEntitiesV2`operazione con Python. Per eseguire l'esempio, installa AWS CLI. Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 2: Configurare il AWS Command Line Interface (AWS CLI)](gettingstarted-awscli.md).
```
import boto3
client = boto3.client(service_name='comprehendmedical', region_name='YOUR REGION')
result = client.detect_entities(Text= 'cerealx 84 mg daily')
entities = result['Entities']
for entity in entities:
print('Entity', entity)
```
L'output contiene le tre entità presenti nel testo di input, la loro posizione nel testo di input. Con ogni entità viene inoltre elencato il livello di confidenza che l'entità è stata identificata correttamente. L'output seguente mostra le `Frequency` entità `Generic_Name``Dosage`, e dell'esempio precedente.
```
('Entity', {u'Category': u'MEDICATION', u'BeginOffset': 0, u'EndOffset': 7,
u'Text': u'cerealx', u'Traits': [], u'Score': 0.8877691626548767, u'Attributes': [{u'BeginOffset': 8, u'EndOffset': 13,
u'Text': u'84 mg', u'Traits': [], u'Score': 0.9337134957313538, u'Type': u'DOSAGE', u'Id': 1, u'RelationshipScore': 0.9995118379592896},
{u'BeginOffset': 14, u'EndOffset': 19, u'Text': u'daily', u'Traits': [], u'Score': 0.990627646446228, u'Type': u'FREQUENCY',
u'Id': 2, u'RelationshipScore': 0.9987651109695435}], u'Type': u'BRAND_NAME', u'Id': 0})
```