目的本研究旨在有效识别临床文本中的隐私信息,以保护患者隐私,实现临床信息的共享与利用,促进基于临床医学证据研究的发展。方法采用中国四川省某市级区域人口健康信息平台随机抽取的18350条住院小结作为样本,基于条件随机域(condition...目的本研究旨在有效识别临床文本中的隐私信息,以保护患者隐私,实现临床信息的共享与利用,促进基于临床医学证据研究的发展。方法采用中国四川省某市级区域人口健康信息平台随机抽取的18350条住院小结作为样本,基于条件随机域(conditional random field,CRF)模型,对样本数据中多种PHI类型进行识别。结果人工标注PHI实体总数为32210个,标注一致性达到92.7%,经过对不一致标记进行校正审核,一致性收敛至100%。测试结果评估显示,除病理号、X线片号、89岁以上的年龄以外,其他PHI类型的F值均超过95%,综合F值达到98.72%。结论本研究基于大规模多样化临床文本数据,利用机器学习的方法,实现了高效的自动化临床文本去识别。对于在保护模型的基础上开发更高效的健康大数据去识别算法以及保证去识别技术的一般性和可扩展性的研究还有待探索。展开更多
文摘目的本研究旨在有效识别临床文本中的隐私信息,以保护患者隐私,实现临床信息的共享与利用,促进基于临床医学证据研究的发展。方法采用中国四川省某市级区域人口健康信息平台随机抽取的18350条住院小结作为样本,基于条件随机域(conditional random field,CRF)模型,对样本数据中多种PHI类型进行识别。结果人工标注PHI实体总数为32210个,标注一致性达到92.7%,经过对不一致标记进行校正审核,一致性收敛至100%。测试结果评估显示,除病理号、X线片号、89岁以上的年龄以外,其他PHI类型的F值均超过95%,综合F值达到98.72%。结论本研究基于大规模多样化临床文本数据,利用机器学习的方法,实现了高效的自动化临床文本去识别。对于在保护模型的基础上开发更高效的健康大数据去识别算法以及保证去识别技术的一般性和可扩展性的研究还有待探索。
