Um hospital implantou uma API RESTful usando Amazon API Gateway e AWS Lambda para fazer upload de relatórios nos formatos PDF e JPEG. O hospital precisa modificar o código Lambda para identificar informações de saúde protegidas (PHI) nos relatórios. Qual solução atende ao requisito com o MENOR overhead operacional?

A opção correta é usar o Amazon Textract para extrair o texto dos relatórios e o Amazon Comprehend Medical para identificar o PHI. O Amazon Textract é um serviço de machine learning que extrai automaticamente texto, escrita à mão e dados de documentos digitalizados, incluindo PDFs e imagens (JPEG), sendo ideal para o primeiro passo. O Amazon Comprehend Medical é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que usa machine learning para extrair informações de saúde de textos não estruturados, como notas clínicas, relatórios médicos e prescrições, identificando PHI com alta precisão e baixo overhead operacional, pois é um serviço gerenciado. A primeira opção, usar bibliotecas Python, exigiria desenvolvimento e manutenção significativos, aumentando o overhead operacional. A segunda opção, usar o Amazon SageMaker para identificar o PHI, demandaria a construção e treinamento de um modelo de machine learning, o que é complexo e de alto custo operacional. A quarta opção, usar o Amazon Rekognition para extrair o texto, está incorreta porque o Rekognition é especializado em análise de imagens e vídeo para detecção de objetos, cenas e reconhecimento facial, não sendo a ferramenta ideal para extração de texto de documentos complexos como relatórios médicos; o Textract é o serviço apropriado para essa finalidade.