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Come funziona Data Transformation Agent
I termini e i concetti seguenti sono essenziali per lavorare con AWS HealthLake Data Transformation Agent.
Profilo di trasformazione
Un profilo di trasformazione è la definizione riutilizzabile e versionata del modo in cui i dati di origine vengono convertiti in FHIR R4. Puoi creare un profilo una sola volta e riutilizzarlo in tutti i datastore e i job del tuo account.
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Infatti C-CDA, un profilo contiene modelli Velocity.
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Per CSV, un profilo contiene una configurazione di mappatura YAML.
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Una bozza (versione 0) è una copia di lavoro mutabile che puoi modificare liberamente.
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La pubblicazione crea una versione numerata e immutabile (v1, v2,...).
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I processi di trasformazione utilizzano sempre l'ultima versione pubblicata del profilo, quindi le modifiche alle bozze in corso non influiscono mai sulle trasformazioni in corso.
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Rollback torna a qualsiasi versione precedente creando una nuova versione che conserva l'audit trail completo.
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La clonazione crea un nuovo profilo da qualsiasi versione esistente, offrendoti un profilo separato da modificare senza influire sull'originale.
Lavoro di trasformazione
Un processo di trasformazione è un'esecuzione che applica un profilo pubblicato ai dati.
Data Transformation Agent offre due modalità di esecuzione:
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Sincronizzazione (in tempo reale): converti un singolo input e ripristina immediatamente FHIR. Utilizzato per testare un profilo e per conversioni in tempo reale per richiesta.
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Bulk (asincrono): converti set di dati di grandi dimensioni da Amazon Amazon S3 su larga scala.
Le conversioni di sincronizzazione restituiscono le risorse FHIR convertite come pacchetto FHIR nella risposta API. I lavori di trasformazione in blocco restituiscono risorse FHIR in una delle due sedi seguenti:
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Amazon S3: scrivi FHIR NDJSON in una posizione Amazon Amazon S3.
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HealthLake: converte e inserisci risorse FHIR direttamente in un datastore. HealthLake
Agente AI per la trasformazione dei dati
L'agente AI di Data Transformation crea e modifica la logica di conversione di un profilo.
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Infatti C-CDA, modifica i modelli Velocity partendo da istruzioni in linguaggio naturale.
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Per CSV, analizza i file di esempio per produrre una configurazione YAML con mappature dei campi da colonna a FHIR, traduzioni di date e valori, relazioni tra chiavi e regole di aggregazione, contrassegnando tutto ciò che necessita primary/foreign di revisione.
È possibile interagire con l'agente tramite il linguaggio naturale, inclusa una delle seguenti combinazioni: istruzioni, errori di convalida FHIR, documentazione dello schema e dati di esempio. Puoi anche modificare i profili manualmente.
