AWS HealthLake 및 AWS Entity Resolution을 사용한 환자 데이터 매칭 워크숍

1. 목적

• AWS HealthLake와 AWS Entity Resolution 서비스를 활용해 다양한 환자 기록을 정확하게 매칭하고 연결하는 기술 습득.

2. 개요

• AWS HealthLake는 의료 데이터를 안전하게 저장 및 변환하는 클라우드 서비스이며, AWS Entity Resolution은 여러 데이터 소스의 데이터를 일치시키는 서비스입니다.
• 이 워크숍에서는 두 서비스를 결합해, 환자 기록을 정확하게 매칭하여 일관된 의료 데이터를 관리하는 방법을 학습합니다.

3. 주요 활동

• HealthLake 데이터 저장소 설정: Synthea 샘플 데이터를 활용한 환자 데이터 저장소 설정.
• 환자 식별자 정보 추출: Athena를 사용해 환자 식별자 정보를 추출하고 S3에 저장.
• AWS Entity Resolution 사용: 추출한 데이터를 기반으로 ML 기반 매칭 기술을 적용해 정확한 환자 매칭 수행.
• 매칭 결과 통합: 매칭된 환자 ID를 FHIR 형식의 데이터에 통합하여 HealthLake에 저장.

4. 학습 목표

• AWS HealthLake와 Entity Resolution의 이해와 활용.
• 의료 데이터 매칭 프로세스의 중요성 이해 및 실습.