本指南介绍如何使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务对存储在 AWS HealthLake 中的医疗保健数据执行患者实体解析。借助 HealthLake，您可以建立具有置信度分数的全面患者档案，从而促进更准确的数据管理并维护整个环境中的数据完整性。此外，通过集成机器学习功能，本指南可以帮助您识别和链接跨数据来源的不同患者记录，这是主数据管理（MDM）或企业主患者索引（EMPI）等流程中的关键步骤。

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Well-Architected 支柱

当您在云中构建系统时，AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

  • 使用 Step Functions 将整个工作流程编排为状态机。Step Functions 协调多个 Lambda 函数的处理，允许您以代码形式执行操作，从而实现自动处理。您还可以限制人为错误，实现对事件的一致响应。EventBridge 可以安排 Step Functions 状态机自动运行，从而减少运营开销并确保定期处理实体解析流程。此外，您还可以使用 AWS Glue 爬取患者数据集并填充 Glue Data Catalog，从而自动执行提取、传输和加载（ETL）流程。最后，使用 Amazon CloudWatch 监控指标和日志，提高运营可见性并简化问题排查。

    阅读《卓越运营》白皮书 

  • AWS Identity and Access Management（IAM）强制执行最低权限访问，并且可以与 Lake Formation 集成，为利益相关者创建和授予适当的权限。这使您的利益相关者可以使用 Athena 安全地查询您的 HealthLake 数据存储。HealthLake 在静态和传输中均采用默认加密功能，以保护您的数据。通过使用具有加密、访问控制和版本控制功能的 Amazon S3，您可以进一步改善您的安全状况。

    阅读《安全性》白皮书 

  • Amazon S3 提供持久的数据存储，可跨多个可用区（AZ）自动复制。您可以使用 Athena，对您在 Amazon S3 中的数据进行可靠且高度可用的访问。此外，还可以使用提供内置错误处理和重试机制的 Step Functions 来编排您的工作流程。而且，通过在专为容错和高可用性而设计的 AWS 全球基础设施上运行您的服务，您可以帮助确保一个区域的问题不会影响其他区域的服务。

    阅读《可靠性》白皮书 

  • 通过使用 EventBridge、Lambda、AWS Glue、Athena 和 Amazon S3 等无服务器技术，本指南可根据您的工作负载需求扩展您的配置资源。此外，借助 AWS Glue 爬网程序，您可以通过简化数据准备和最大限度地减少手动工作来自动执行 ETL 流程。此外，使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务的高级匹配功能来准确识别和链接不同的患者记录，优化资源利用率并减少对手动干预的需求。然后，您可以使用 CloudWatch 监控资源的性能，从而识别和解决潜在的瓶颈或效率低下问题。

    阅读《性能效率》白皮书 

  • Athena、Amazon S3、Lambda、AWS Glue 和 EventBridge 可按需扩展，且仅按使用的资源向您收费。借助 Athena，您无需预置或管理任何基础设施即可分析 HealthLake 数据存储中的数据，从而消除闲置资源成本。AWS Entity Resolution 数据匹配服务采用按使用量付费的模式，您只需为工作流程处理的源记录数量付费。

    阅读《成本优化》白皮书 

  • EventBridge 和 Step Functions 使用尽可能少的资源，以弹性、高效的方式编排工作流程。通过使用 Amazon S3、Lambda、Athena 和其他利用 AWS 可再生能源基础设施的无服务器服务，您的架构能够高效扩展，优化能源使用。

    阅读《可持续性》白皮书 

实施资源

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