如何将 Textract 的输出输入 给Comprehend Medical

【以下的回答经过翻译处理】 这里有个链接，其中包含一个简单的Python代码，它接受一个图像，使用Textract，并将其输入到Amazon Comprehend Medical。请查找“医疗文档自然语言处理”部分。

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automatically-extract-text-and-structured-data-from-documents-with-amazon-textract/

在此示例中，使用Amazon Textract提取以下文档中的文本。然后，您使用Amazon Comprehend Medical提取医疗实体，例如医疗条件，药物，剂量，强度和受保护健康信息（PHI）。

该链接提供的Python代码如下：

import boto3

# Document
s3BucketName = "ki-textract-demo-docs"
documentName = "medical-notes.png"

# Amazon Textract client
textract = boto3.client('textract')

# Call Amazon Textract
response = textract.detect_document_text(
    Document={
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Name': documentName
        }
    })

#print(response)

# Print text
print("\nText\n========")
text = ""
for item in response["Blocks"]:
    if item["BlockType"] == "LINE":
        print ('\033[94m' +  item["Text"] + '\033[0m')
        text = text + " " + item["Text"]

# Amazon Comprehend client
comprehend = boto3.client('comprehendmedical')

# Detect medical entities
entities =  comprehend.detect_entities(Text=text)
print("\nMidical Entities\n========")
for entity in entities["Entities"]:
    print("- {}".format(entity["Text"]))
    print ("   Type: {}".format(entity["Type"]))
    print ("   Category: {}".format(entity["Category"]))
    if(entity["Traits"]):
        print("   Traits:")
        for trait in entity["Traits"]:
            print ("    - {}".format(trait["Name"]))
    print("\n")

希望这可以帮助你，