Un ospedale ha implementato un'API RESTful utilizzando Amazon API Gateway e AWS Lambda per caricare report in formato PDF e JPEG. L'ospedale deve modificare il codice Lambda per identificare le informazioni sanitarie protette (PHI) nei report. Quale soluzione soddisfa il requisito con il MINOR overhead operativo?

La soluzione corretta è utilizzare Amazon Textract per estrarre il testo dai report e Amazon Comprehend Medical per identificare le PHI. Amazon Textract è un servizio di machine learning che estrae automaticamente testo, scrittura a mano e dati da documenti scansionati, inclusi PDF e JPEG, rendendolo ideale per l'estrazione di testo dai report. Amazon Comprehend Medical è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) specifico per il settore sanitario che rileva informazioni sanitarie protette (PHI) e altre entità cliniche dal testo non strutturato, soddisfacendo direttamente il requisito di identificazione delle PHI con il minimo overhead operativo, poiché è un servizio completamente gestito. Le librerie Python esistenti richiederebbero uno sviluppo e una manutenzione significativi, aumentando l'overhead operativo. Amazon SageMaker è una piattaforma di machine learning che richiederebbe la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli personalizzati per l'identificazione delle PHI, con un overhead operativo maggiore rispetto a un servizio gestito come Comprehend Medical. Amazon Rekognition è un servizio di analisi delle immagini e dei video che non è ottimizzato per l'estrazione di testo da documenti, rendendolo meno efficace di Textract per questo caso d'uso.