中文医疗文本匿名化方法研究

医疗文档的匿名化工作能够有效保护患者隐私,推动中国电子病历匿名化的发展。但传统的人工筛检患者隐私信息方法不仅效率低下,错检、漏检频繁,且消耗大量人力资源。针对这一问题,引入中文分词技术,提出并实现了一种基于中文分词技术的识别并处理中文人名的算法。该方法通过对医疗文本当中的自然句切割和切词以及充分挖掘姓名和其上下文信息的关联程度,实现了在电子病历中批量处理中文医疗文档。通过此方法,人名的检出率达到96.80%,超过临床人员对PHI的人工平均检出率81%,同时获得了90.57%的精确率。在保护患者隐私的同时,最大化地减少匿名化对医疗文档临床医用价值的影响。

上海县冠心病和脑卒中的人群监测和防治效果

按WHO-MONICA方案的要求,对上海县10万人群从1983年至1988年作心血管病的人群监测和心血管病的人群防治。结果显示脑卒中发病率1988年比1983年降低27％。有非常显著意义(P<0.01)。冠心病发病率亦有明显下降,然受诊断标准和医疗条件的影响,尚需经过较长时间观察,才能得到证实。