ある病院では、PDFおよびJPEG形式でレポートをアップロードするために、Amazon API GatewayとAWS Lambdaを使用してRESTful APIをデプロイしました。病院は、レポート内の保護された医療情報 (PHI) を特定するためにLambdaコードを変更する必要があります。運用上のオーバーヘッドが最も少ない要件を満たすソリューションはどれですか？

このソリューションが最も運用上のオーバーヘッドが少ないのは、Amazon TextractがPDFやJPEGなどのドキュメントからテキストを正確に抽出することに特化しており、Amazon Comprehend Medicalが医療テキストからPHIを特定するために特別に設計されたマネージドサービスだからです。これにより、カスタムコードの開発や機械学習モデルのトレーニングが不要になります。既存のPythonライブラリを使用する方法では、OCR機能の実装とPHI特定ロジックの開発が必要となり、TextractとComprehend Medicalを使用するよりも運用上のオーバーヘッドが増大します。Amazon SageMakerを使用する方法では、カスタムモデルの構築とトレーニングが必要となり、運用上のオーバーヘッドが大きくなります。Amazon Rekognitionは画像内のオブジェクトや顔の検出に特化しており、ドキュメントからのテキスト抽出には適していません。