Bakgrund: Den ökade användningen och antagandet av Electronic Health Records (EHR) orsakar en enorm ökning av digital information användbar för kliniker, forskare och många andra operativa ändamål. Denna information är dock rik på skyddad hälsoinformation (PHI), som allvarligt begränsar dess tillgång och möjliga användning. Ett antal utredare har utvecklat metoder för att automatiskt avidentifiera EHR-dokument genom att ta bort PHI, såsom anges i metoden Health Insurance Portability and Accountability Act "Safe Harbor". Denna studie fokuserar på utvärdering av befintliga automatiserade textde-identifikationsmetoder och verktyg, som tillämpas på Veterans Health Administration (VHA) kliniska dokument, för att bedöma vilka metoder som fungerar bättre med varje kategori av PHI som finns i våra kliniska anteckningar; och när nya metoder behövs för att förbättra prestandan. Metoder: Vi installerade och utvärderade fem textde-identifikationssystem "out-of-the-box" med hjälp av en corpus av VHA kliniska dokument. Systemen baserade på maskininlärningsmetoder utbildades med 2006 i2b2 deidentification corpora och utvärderades med vår VHA corpus, och utvärderades också med ett tiofaldigt korsvalideringsförsök med hjälp av vår VHA corpus. Vi räknade exakta, partiella och helt innehållna matchningar med referensanteckningar, med hänsyn till varje PHI-typ separat, eller endast en unik PHI-kategori. Systemens prestanda bedömdes med hjälp av mätvärden (motsvarar känslighet) och precision (motsvarar positivt prediktivt värde) samt F 2-måttet.
Ferrández m.fl. Ref jämförde och utvärderade systemets prestanda för fem avidentifierade textsystem ''ut-of-the-box'' med hjälp av en corpus av VHA Clinical documents.
Evaluating current automatic de-identification methods with Veteran’s health administration clinical documents
{'venue': 'BMC Medical Research Methodology', 'journal': 'BMC Medical Research Methodology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}