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Como funciona o agente de transformação de dados
Os termos e conceitos a seguir são essenciais para trabalhar com o agente AWS HealthLake de transformação de dados.
Perfil de transformação
Um perfil de transformação é a definição reutilizável e versionada de como os dados de origem são convertidos em FHIR R4. Você cria um perfil uma vez e o reutiliza em todos os armazenamentos de dados e trabalhos da sua conta.
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Para C-CDA, um perfil contém modelos do Velocity.
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Para CSV, um perfil contém uma configuração de mapeamento YAML.
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Um rascunho (versão 0) é uma cópia de trabalho mutável que você pode editar livremente.
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A publicação cria uma versão imutável e numerada (v1, v2,...).
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Os trabalhos de transformação sempre usam a versão mais recente publicada do perfil, portanto, edições preliminares em andamento nunca afetam as transformações em andamento.
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A reversão retorna para qualquer versão anterior criando uma nova versão que preserva a trilha de auditoria completa.
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A clonagem cria um novo perfil a partir de qualquer versão existente, oferecendo um perfil separado para modificar sem afetar o original.
Trabalho de transformação
Um trabalho de transformação é uma execução que aplica um perfil publicado aos seus dados.
O Data Transformation Agent oferece dois modos de execução:
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Sincronização (em tempo real): converta uma única entrada e recupere o FHIR imediatamente. Usado para testar um perfil e para conversões em tempo real, por solicitação.
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Em massa (assíncrono): converta grandes conjuntos de dados do Amazon Amazon S3 em grande escala.
As conversões de sincronização retornam os recursos FHIR convertidos como um pacote FHIR na resposta da API. Os trabalhos de transformação em massa retornam recursos do FHIR em um dos dois locais:
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Amazon S3: grave FHIR NDJSON em um local do Amazon Amazon S3.
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HealthLake: converta e consuma recursos do FHIR diretamente em um armazenamento de dados. HealthLake
Agente de IA de transformação de dados
O agente de IA de transformação de dados cria e edita a lógica de conversão de um perfil.
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Pois C-CDA, ele edita os modelos do Velocity a partir de instruções em linguagem natural.
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Para CSV, ele analisa arquivos de amostra para produzir uma configuração YAML com mapeamentos de campo de coluna para FHIR, traduções de data e valor, relacionamentos de primary/foreign chaves e regras de agregação, sinalizando tudo o que precisa ser revisado.
Você pode interagir com o agente por meio de linguagem natural, incluindo qualquer uma das seguintes combinações: instruções, erros de validação do FHIR, documentação do esquema e dados de amostra. Você também pode editar perfis manualmente.
