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AWS 解决方案库

使用 AWS HealthLake 进行患者实体解析的指南

概览

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。

工作原理

这些技术细节包含一张架构图,用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用,并逐步概述了架构的结构和功能。

Well-Architected 支柱

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故障排除。

阅读卓越运营白皮书

AWS 身份和访问管理 (IAM) 强制执行最低权限访问,并且可以与 L ake 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 EventBridgeLambdaAWS GlueAthenaAmazon 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

AthenaAmazon S3LambdaAWS GlueEventBridge 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

EventBridgeStep 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 S3LambdaAthena 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。

阅读可持续发展白皮书

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