本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 偵測 PHI
<a name="textanalysis-phi"></a>

當您只想要在掃描臨床文字時偵測受保護醫療資訊 (PHI) 資料時，請使用 **DetectPHI** 操作。若要偵測臨床文字中的所有可用實體，請使用 **DetectEntitiesV2**。

此 API 最適合只需要偵測 PHI 實體的使用案例。如需非 PHI 類別中的資訊，請參閱 [偵測實體 （第 2 版）](textanalysis-entitiesv2.md)。

**重要**  
 Amazon Comprehend Medical 提供可信度分數，指出偵測到之實體準確性的可信度。評估這些可信度分數，並為您的使用案例識別正確的可信度閾值。對於特定合規使用案例，我們建議您使用額外的人工審核或其他方法來確認偵測到的 PHI 的準確性。

根據 HIPAA 法案，根據 18 個識別符清單的 PHI 必須特別謹慎處理。Amazon Comprehend Medical 會偵測與這些識別符相關聯的實體，但這些實體不會將 1：1 對應至 Safe Harbor 方法指定的清單。並非所有識別符都包含在非結構化臨床文字中，但 Amazon Comprehend Medical 確實涵蓋了所有相關識別符。這些識別符由可用於識別個別病患的資料組成，包括下列清單。如需詳細資訊，請參閱*美國政府健康與人類服務*網站上的[醫療資訊隱私權](https://www.hhs.gov/hipaa/for-professionals/privacy/special-topics/de-identification/index.html)。

每個與 PHI 相關的實體都包含一個分數 (`Score`在回應中），表示 Amazon Comprehend Medical 對偵測準確性的可信度。為您的使用案例識別正確的可信度閾值，並篩選出不符合該閾值的實體。識別 PHI 的出現時，最好使用低可信度閾值進行篩選，以擷取更多可能偵測到的實體。在合規使用案例中不使用偵測到的實體值時，尤其如此。

執行 **DetectPHI** 或 **DetectEntitiesV2** 操作可以偵測下列 PHI 相關實體：


**偵測到的 PHI 實體**  

|  實體  |  Description  |  HIPAA 類別  | 
| --- | --- | --- | 
|  AGE  |  所有年齡因素、年齡範圍和提及的任何年齡，無論是患者或家人，還是涉及備註的其他人員。除非另有說明，否則預設值為年。  |  3. 與個人相關的日期  | 
| DATE | 與患者或患者護理相關的任何日期。 | 3. 與個人相關的日期 | 
|  NAME  |  臨床備註中提及的所有名稱，通常屬於病患、家人或提供者。  |  1. 名稱  | 
|  PHONE\$1OR\$1FAX  |  任何電話、傳真、呼叫器；不包括具名電話號碼，例如 1-800-QUIT-NOW 和 911。  |  4. 電話號碼 5. 傳真號碼  | 
|  EMAIL  |  任何電子郵件地址。  |  6. 電子郵件位址  | 
|  ID  |  與病患身分相關聯的任何類型的數字。這包括其社會安全號碼、醫療記錄號碼、設施識別號碼、臨床試驗號碼、憑證或授權號碼、車輛或裝置號碼。它還包含生物識別數字，以及識別護理地點或提供者的數字。  |  7. 社會安全號碼  8. 醫療記錄號碼 9. Health Plan 編號 10. 帳號： 11. 憑證/授權號碼 12. 車輛識別符 13. 裝置編號 16. 生物識別資訊 18. 任何其他識別特徵  | 
|  URL  |  任何 Web URL。  |  14. URL  | 
|  ADDRESS  |  這包括任何設施、具名醫療設施或設施內 wards 地址的所有地理分區。  |  2. 地理位置  | 
|  PROFESSION  |  包括備註中提及的任何與病患或病患家人相關的職業或雇主。  |  18. 任何其他識別特徵  | 



**範例**  


文字「病患是 John Smith，48 歲的老師，是華盛頓州西雅圖的居民。」 傳回：
+ 「John Smith」為 `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION`類別`NAME`中的 類型*實體*。
+ 「48」為 `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION`類別`AGE`中的 類型*實體*。
+ "teacher" 為 `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION`類別中的類型 `PROFESSION`（識別特徵） *實體*。
+ "Seattle， Washington" 為 `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION`類別中的`ADDRESS`*實體*。

在 Amazon Comprehend Medical 主控台中，如下所示：

![\[Patient information card displaying name, age, profession, and address details.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/comprehend-medical/latest/dev/images/patient.png)


使用 **DetectPHI** 操作時，回應會顯示如下。當您使用 **StartPHIDetectionJob** 操作時，Amazon Comprehend Medical 會使用此結構在輸出位置建立檔案。

```
{
    "Entities": [
        {
            "Id": 0,
            "BeginOffset": 11,
            "EndOffset": 21,
            "Score": 0.997368335723877,
            "Text": "John Smith",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "NAME",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 1,
            "BeginOffset": 25,
            "EndOffset": 27,
            "Score": 0.9998362064361572,
            "Text": "48",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "AGE",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 2,
            "BeginOffset": 37,
            "EndOffset": 44,
            "Score": 0.8661606311798096,
            "Text": "teacher",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PROFESSION",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 3,
            "BeginOffset": 61,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.9629441499710083,
            "Text": "Seattle",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        },
        {
            "Id": 4,
            "BeginOffset": 78,
            "EndOffset": 88,
            "Score": 0.38217034935951233,
            "Text": "Washington",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            "Traits": []
        }
    ],
    "UnmappedAttributes": []
}
```