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# エンティティの検出 (バージョン 2)
**DetectEntitiesV2** を使用して、単一ファイル内でエンティティを検出します。または、**StartEntitiesDetectionV2Job** を使用して、複数のファイルでバッチ分析を行います。以下のカテゴリのエンティティを検出できます。
+ `ANATOMY:` 人体の部位または体組織への参照、およびそれらの人体の部位または体組織の位置への参照を検出します。
+ `BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL`: 人の健康に影響を与える環境内の行動や状態を検出します。これには、喫煙、アルコールの摂取、娯楽目的の薬物使用、アレルギー、性別、人種/民族が含まれます。
+ `MEDICAL_CONDITION:` 病状の兆候、症状、および診断を検出します。
+ `MEDICATION:` 患者の薬剤および投与量の情報を検出します。
+ `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION:` 患者の個人情報を検出します。
+ `TEST_TREATMENT_PROCEDURE:` 病状を判断するために使用されている処置を検出します。
+ `TIME_EXPRESSION:` 検出されたエンティティに関連付けられている時間に関連するエンティティを検出します。
6 つのすべてのカテゴリが **DetectEntitiesV2** オペレーションで検出されます。PHI の検出に固有の分析では、単一ファイルで **DetectPHI** を使用し、バッチ分析に **StartPHIDetectionJob** を使用します。
Amazon Comprehend Medical は、次のクラスで情報を検出します。
+ エンティティ: 人々、治療、薬剤、病状などの関連オブジェクトの名前へのテキスト参照。**例えば、`ibuprofen`。
+ カテゴリ: エンティティが属する一般化されたグループ。**例えば、「Ibuprofen」(イブプロフェン) は `MEDICATION` カテゴリに属します。
+ タイプ: 単一カテゴリ内で検出されるエンティティのタイプ。**例えば、「Ibuprofen」(イブプロフェン) は `MEDICATION` カテゴリ内の `GENERIC_NAME` タイプです。
+ 属性: 薬剤の投与量など、エンティティに関連する情報。**例えば、`200 mg` は Ibuprofen (イブプロフェン) エンティティの属性です。
+ *特性*: Amazon Comprehend Medical がコンテキストに基づいてエンティティについて把握していること。例えば、患者が薬剤を服用していない場合、薬剤は `NEGATION` 特性を持ちます。
+ 関係タイプ: エンティティと属性の関係。**
Amazon Comprehend Medical では、入力テキスト内のエンティティの位置が表示されます。Amazon Comprehend コンソールでは、位置はグラフィカルに表示されます。API を使用する場合は、位置は数値オフセットで表示されます。
各エンティティと属性には、Amazon Comprehend Medical が検出精度に対して持っている信頼レベルを示すスコアが含まれます。各属性には関係スコアもあります。このスコアは、Amazon Comprehend Medical が属性と属性の親エンティティの関係の精度に対して持つ信頼レベルを示します。ユースケースに適した信頼しきい値を特定します。高い精度が必要な状況では、高い信頼しきい値を使用します。しきい値を満たさないデータを除外します。
## 人体カテゴリ
`ANATOMY` カテゴリは、人体の部位または体組織への参照、およびそれらの人体の部位または体組織の位置への参照を検出します。
### 型
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: 体組織、解剖学的位置または解剖学的部位、および人体部位。
### 属性
+ `DIRECTION`: 方向性を示す用語 例えば、左、右、内側、側面、上部、下部、後部、前部、末端、近位部、対側、両側、同側、背部、腹部など。
## 行動、環境、社会的健康のカテゴリ
`BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL` カテゴリは、人の健康に影響を与える環境内の行動や状態の言及を検出します。
### タイプ
+ `ALCOHOL_CONSUMPTION`: 患者のアルコールの摂取を使用状況、頻度、量、使用期間の観点から定義します。
+ `ALLERGIES`: 患者のアレルギーとアレルゲンに対する反応を定義します。
+ `GENDER`: 性同一性の特徴を示す表示。
+ `RACE_ETHNICITY`: 患者が特定の人種や民族グループに帰属していることを示す社会政治的構成概念。
+ `REC_DRUG_USE`: 患者の娯楽目的の薬物摂取を使用状況、頻度、量、使用期間の観点から定義します。
+ `TOBACCO_USE`: 患者の喫煙を使用状況、頻度、量、使用期間の観点から定義します。属性
以下の検出属性は、`ALCOHOL_CONSUMPTION`、`TOBACCO_USE`、および `REC_DRUG_USE` タイプにのみ適用されます。
+ `AMOUNT`: アルコール、タバコ、娯楽用薬物の使用量。
+ `DURATION`: アルコール、タバコ、または娯楽用薬物の使用期間。
+ `FREQUENCY`: アルコール、タバコ、娯楽用薬物の使用頻度。
### 特性
以下の検出特性は、`ALCOHOL_CONSUMPTION`、`ALLERGIES`、`TOBACCO_USE`、および `REC_DRUG_USE` タイプにのみ適用されます。
+ `NEGATION`: 結果またはアクションが否定的であるか、実行されていないことの表示。
+ `PAST_HISTORY`: アルコール、タバコ、娯楽用薬物の使用が、患者の過去 (現在の治療を受ける前) によるものであることを示す表示。
## 病状カテゴリ
`MEDICAL_CONDITION` カテゴリは、病状の兆候、症状、および診断を検出します。このカテゴリには、1 つのエンティティタイプ、4 つの属性、および 4 つの特性があります。1 つまたは複数の特性を 1 つのタイプに関連付けることができます。属性および属性と診断の関係に関するコンテキスト情報が検出され、`RELATIONSHIP_EXTRACTION.` によって `DX_NAME` にマッピングされます。例えば、テキスト「chronic pain in left leg」(左脚の慢性疼痛) では、「chronic」(慢性) が属性 `ACUITY` として検出され、「left」(左) が属性 `DIRECTION` として検出され、「leg」(脚) が属性 `SYSTEM_ORGAN_SITE` として検出されます。これらの各属性の関係は、信頼スコアとともに病状エンティティ「pain」(疼痛) にマッピングされます。
### 型
+ `DX_NAME`: リストされているすべての病状。`DX_NAME` タイプには、現在の病気、訪問の理由、および病歴が含まれます。
### 属性
+ `ACUITY`: 慢性、急性、突発性、持続性、段階的など、疾患例の決定。
+ `DIRECTION`: 方向性を示す用語 例えば、左、右、内側、側面、上部、下部、後部、前部、末端、近位部、対側、両側、同側、背部、腹部など。
+ `SYSTEM_ORGAN_SITE`: 解剖学的部位
+ `QUALITY`: 病期や悪性度など、病状を説明する任意の用語。
### 特性
+ `DIAGNOSIS`: 症状の原因または結果として決定される病状。症状は、身体所見、検査所見報告書や X 線診断報告書、またはその他の手段によって検出できます。
+ `HYPOTHETICAL`: 病状が仮説として表現されているという表示。
+ `LOW_CONFIDENCE`: 病状が不確実性が高いと表現されているという表示。これは提供された信頼度スコアとは直接関係ありません。
+ `NEGATION`: 結果またはアクションが否定的であるか、実行されていないことの表示。
+ `PERTAINS_TO_FAMILY`: 病状が患者ではなく患者の家族に関係しているという表示。
+ `SIGN`: 医師が報告した病状。
+ `SYMPTOM`: 患者が報告した病状。
## 薬剤カテゴリ
`MEDICATION` カテゴリは、患者の薬剤および投与量の情報を検出します。1 つまたは複数の属性を 1 つのタイプに適用できます。
### 型
+ `BRAND_NAME`: 薬剤または治療薬の、著作権で保護されたブランド名。
+ `GENERIC_NAME`: 薬剤または治療薬のブランド以外の名前、成分名、または処方の調合。
### 属性
+ `DOSAGE`: 指示された薬剤の量。
+ `DURATION`: 薬剤を投与すべき期間。
+ `FORM`: 薬剤の形態。
+ `FREQUENCY`: 薬剤を投与する頻度。
+ `RATE`: 薬剤の投与速度 (主に薬剤注入または IV の場合)
+ `ROUTE_OR_MODE`: 薬剤の投与方法。
+ `STRENGTH`: 薬剤の強度。
### 特性
+ `NEGATION`: 患者が薬剤を服用していないことを示す表示。
+ `PAST_HISTORY`: 検出された薬剤が患者の過去 (現在の治療を受ける前) のものであることを示す表示。
## 保護医療情報カテゴリ
`PROTECTED_HEALTH_INFORMATION` カテゴリは、患者の個人情報を検出します。このオペレーションの詳細については、「[PHI の検出](textanalysis-phi.md)」を参照してください。
### 型
+ `ADDRESS`: 施設、部門、または施設内の病棟の住所のすべての地域区分。
+ `AGE`: 記載された年齢のすべての構成要素、年齢層、または年齢。これには、患者、家族、またはそれ以外の人のものが含まれます。特に明記されていない限り、デフォルトは年単位です。
+ `EMAIL`: E メールアドレス。
+ `ID`: 社会保障番号、医療記録番号、施設識別番号、臨床試験番号、証明書番号や免許証番号、車両番号や機器番号、ケアの場所、または医療提供者。これには、身長、体重、検査値など、患者の生体認証番号も含まれます。
+ `NAME`: すべての名前。通常、患者、家族、または医療提供者の名前。
+ `PHONE_OR_FAX`: 電話番号、FAX 番号、またはポケットベル番号。1-800-QUIT-NOW や 911 など、名前付きの電話番号は除きます。
+ `PROFESSION`: 患者または患者の家族に関連する職業または雇用主。これには、臨床記録に記載された臨床医の職業は含まれません。
## 検査、治療、処置のカテゴリ
`TEST_TREATMENT_PROCEDURE` カテゴリは、病状を判断するために使用されている処置を検出します。1 つまたは複数の属性を `TEST_NAME` タイプの 1 つのエンティティに関連付けることができます。
### 型
+ `PROCEDURE_NAME`: 病状を治療するために、または患者ケアを提供するために、患者に行われる 1 回限りのアクションとしての治療介入。
+ `TEST_NAME`: 値が得られる可能性がある、診断、測定、スクリーニング、または評定のために患者に行われる処置。これには、診断の決定、病状の除外や検出、または患者のスケールやスコアリングのための処置、プロセス、評価、または評定が含まれます。
+ `TREATMENT_NAME`: 病気や障害に対処するために長期間にわたって行われる治療介入。これには、抗ウイルス薬や予防接種などの薬剤のグループが含まれます。
### 属性
+ `TEST_VALUE`: 検査結果。`TEST_NAME` エンティティタイプにのみ適用されます。
+ `TEST_UNIT`: 検査の値に付随する可能性のある測定単位。`TEST_NAME` エンティティタイプにのみ適用されます。
### 特性
+ `FUTURE`: 検査、治療、または処置が、メモの対象の後に行われる行為または事象を指すことを示す表示。
+ `HYPOTHETICAL`: 検査、治療、または処置が仮説として表現されていることを示す表示。
+ `NEGATION`: 結果またはアクションが否定的であるか、実行されていないことの表示。
+ `PAST_HISTORY`：検査、治療、または処置が患者の過去（現在の治療を受ける前）のものであることを示す表示。
## 時間表現のカテゴリ
`TIME_EXPRESSION` カテゴリは、時間に関連するエンティティを検出します。これには、「3日前」、「今日」、「現在」、「入院日」、「先月」、「16日間」など、日付や時間表現などのエンティティが含まれます。このカテゴリの結果は、エンティティに関連付けられている場合にのみ返されます。例えば、「Yesterday, the patient took 200 mg of ibuprofen」(昨日、患者は 200mg のイブプロフェンを服用した) は、`Yesterday` を `TIME_EXPRESSION` エンティティとして返し、このエンティティは `GENERIC_NAME` エンティティ「ibuprofen」(イブプロフェン) と重複します。ただし、「yesterday, the patient walked their dog.」(昨日、患者は犬を散歩させた) では、これはエンティティとして認識されません。
### 型
+ `TIME_TO_MEDICATION_NAME`: 薬剤を服用した日付。このタイプに固有の属性は `BRAND_NAME` および `GENERIC_NAME` です。
+ `TIME_TO_DX_NAME`: 病状が発生した日付。このタイプの属性は `DX_NAME` です。
+ `TIME_TO_TEST_NAME`: 検査が行われた日付。このタイプの属性は `TEST_NAME` です。
+ `TIME_TO_PROCEDURE_NAME`: 措置が行われた日付。このタイプの属性は `PROCEDURE_NAME` です。
+ `TIME_TO_TREATMENT_NAME`: 治療が行われた日付。このタイプの属性は `TREATMENT_NAME` です。
### 関係タイプ
+ エンティティと属性の関係。認識される `Relationship_type` は、次のとおりです。
`Overlap` — `TIME_EXPRESSION` が検出されたエンティティと一致します。