Un hôpital a déployé une API RESTful utilisant Amazon API Gateway et AWS Lambda pour télécharger des rapports aux formats PDF et JPEG. L'hôpital doit modifier le code Lambda pour identifier les informations de santé protégées (PHI) dans les rapports. Quelle solution répond à l'exigence avec le MOINS de frais opérationnels ?

La bonne réponse est d'utiliser Amazon Textract pour extraire le texte des rapports et Amazon Comprehend Medical pour identifier les PHI. Amazon Textract est un service d'apprentissage automatique qui extrait automatiquement du texte et des données de documents numérisés, y compris les PDF et les JPEG, ce qui le rend idéal pour l'extraction de texte. Amazon Comprehend Medical est un service NLP spécialisé qui utilise l'apprentissage automatique pour extraire des informations médicales et de santé à partir de texte non structuré, y compris l'identification des PHI, ce qui répond directement à l'exigence avec le moins de frais opérationnels car il est entièrement géré. L'utilisation de bibliothèques Python existantes nécessiterait un développement et une maintenance importants, augmentant les frais opérationnels. Amazon SageMaker est une plateforme d'apprentissage automatique qui nécessiterait la création et la formation d'un modèle personnalisé pour l'identification des PHI, ce qui est plus complexe et coûteux que d'utiliser un service géré comme Comprehend Medical. Amazon Rekognition est principalement utilisé pour l'analyse d'images et de vidéos, pas pour l'extraction de texte à partir de documents, ce qui le rend inadapté pour cette tâche.