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# 步驟 4：開始使用 Amazon Comprehend Medical APIs
下列範例示範如何使用 AWS CLI、Java 和 Python 來使用 Amazon Comprehend Medical 操作。使用它們來了解 Amazon Comprehend Medical 操作，並做為您自己應用程式的建置區塊。
若要執行 AWS CLI 和 Python 範例，請安裝 AWS CLI。如需詳細資訊，請參閱[步驟 2：設定 AWS Command Line Interface (AWS CLI)](gettingstarted-awscli.md)。
若要執行 Java 範例，請安裝 適用於 Java 的 AWS SDK。如需安裝 適用於 Java 的 AWS SDK的指示，請參閱[設定適用於 Java 的 AWS 開發套件](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-install.html)。
**Topics**
+ [使用 偵測醫療實體 AWS Command Line Interface](#med-examples-cli)
+ [使用 偵測醫療實體 適用於 Java 的 AWS SDK](#med-examples-java)
+ [使用 偵測醫療實體 適用於 Python (Boto) 的 AWS SDK](#med-examples-python)
## 使用 偵測醫療實體 AWS Command Line Interface
下列範例示範如何使用 `DetectEntitiesV2`操作 AWS CLI ，以傳回在文字中偵測到的醫療實體。若要執行範例，您必須安裝 AWS CLI。如需詳細資訊，請參閱[步驟 2：設定 AWS Command Line Interface (AWS CLI)](gettingstarted-awscli.md)。
此範例格式適用於 Unix、Linux 和 macOS。用於 Windows 時，請以插入號 (^) 取代每一行結尾處的 Unix 接續字元斜線 (\$1)。
```
aws comprehendmedical detect-entities-v2 \
--endpoint endpoint \
--region region \
--text "aspirin is required 20 mg po daily for 2 times as tab"
```
回應如下：
```
{
"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": []
}
```
## 使用 偵測醫療實體 適用於 Java 的 AWS SDK
下列範例使用 `DetectEntitiesV2`操作搭配 Java。若要執行範例，請安裝 適用於 Java 的 AWS SDK。如需安裝 的指示 適用於 Java 的 AWS SDK，請參閱[設定適用於 Java 的 AWS 開發套件](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);
}
}
```
輸出包含在輸入文字中找到的三個實體，它們在輸入文字中的位置。每個實體也會列出正確識別實體的可信度等級。下列輸出顯示上述範例中的 `Dosage`、 `Generic_Name`和 `Frequency`實體。
```
{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: []}]}
```
## 使用 偵測醫療實體 適用於 Python (Boto) 的 AWS SDK
下列範例使用 `DetectEntitiesV2`操作搭配 Python。若要執行範例，請安裝 AWS CLI。如需詳細資訊，請參閱[步驟 2：設定 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)
```
輸出包含在輸入文字中找到的三個實體，它們在輸入文字中的位置。每個實體也會列出正確識別實體的可信度等級。下列輸出顯示上述範例中的 `Dosage`、 `Generic_Name`和 `Frequency`實體。
```
('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})
```