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# 4단계: Amazon Comprehend Medical API 사용 시작하기항바이러스제
다음 예제에서는 AWS CLI, Java 및 Python을 사용하여 Amazon Comprehend Medical 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이러한 예제를 통해 Amazon Comprehend Medical 작업에 대해 알아보고 자체 애플리케이션의 구성 요소로 사용할 수 있습니다.
AWS CLI 및 Python 예제를 실행하려면를 설치합니다 AWS CLI. 자세한 내용은 [2단계: AWS Command Line Interface (AWS CLI) 설정](gettingstarted-awscli.md) 단원을 참조하십시오.
Java 예제를 실행하려면 AWS SDK for Java를 설치합니다. AWS SDK for Java를 설치하기 위한 지침은 [Java용 AWS SDK 설치](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-install.html)를 참조하십시오.
**Topics**
+ [를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS Command Line Interface](#med-examples-cli)
+ [를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS SDK for Java](#med-examples-java)
+ [를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS SDK for Python (Boto)](#med-examples-python)
## 를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS Command Line Interface
다음 예제에서는를 사용하여 텍스트로 감지된 의료 엔터티를 반환 AWS CLI 하는 `DetectEntitiesV2` 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 예제를 실행하려면 AWS CLI를 설치해야 합니다. 자세한 내용은 [2단계: AWS Command Line Interface (AWS CLI) 설정](gettingstarted-awscli.md) 단원을 참조하십시오.
다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\$1) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.
```
aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
--endpoint endpoint \
--region region \
--text "aspirin is required 20 mg po daily for 2 times as tab"
```
응답은 다음과 같은 형식입니다.
```
{
"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": []
}
```
## 를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS SDK for Java
다음 예제에서는 Java를 통해 `DetectEntitiesV2` 작업을 사용합니다. Java 예제를 실행하려면 AWS SDK for Java를 설치합니다. 설치에 대한 지침은 Java용 AWS SDK 설정을 AWS SDK for Java참조하세요. [https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-install.html](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);
}
}
```
출력에는 입력 텍스트에 있는 세 개의 엔터티와 입력 텍스트에서의 위치가 포함됩니다. 엔터티가 올바르게 식별되었다는 신뢰 수준도 각 엔터티와 함께 나열됩니다. 다음 출력은 이전 예제의 `Generic_Name`, `Dosage` 및 `Frequency` 엔터티를 보여줍니다.
```
{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: []}]}
```
## 를 사용하여 의료 엔터티 감지 AWS SDK for Python (Boto)
다음 예제에서는 Python을 통해 `DetectEntitiesV2` 작업을 사용합니다. 샘플을 실행하려면 AWS CLI를 설치합니다. 자세한 내용은 [2단계: AWS Command Line Interface (AWS CLI) 설정](gettingstarted-awscli.md) 단원을 참조하십시오.
```
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)
```
출력에는 입력 텍스트에 있는 세 개의 엔터티와 입력 텍스트에서의 위치가 포함됩니다. 엔터티가 올바르게 식별되었다는 신뢰 수준도 각 엔터티와 함께 나열됩니다. 다음 출력은 이전 예제의 `Generic_Name`, `Dosage` 및 `Frequency` 엔터티를 보여줍니다.
```
('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})
```