Mål: Patientanteckningar i elektroniska patientjournaler kan innehålla viktig information för medicinska undersökningar. De allra flesta medicinska utredare kan dock endast få tillgång till avidentifierade anteckningar för att skydda patienternas sekretess. I USA, Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) definierar 18 typer av skyddad hälsoinformation som behöver tas bort för att avidentifiera patientanteckningar. Manuell avidentifiering är opraktisk med tanke på storleken på elektroniska databaser för hälsojournaler, det begränsade antalet forskare som har tillgång till icke-avidentifierade anteckningar och de ofta förekommande misstagen hos människoantecknare. Ett tillförlitligt automatiserat avidentifieringssystem skulle följaktligen vara av stort värde. Material och metoder: Vi introducerar det första avidentifierande systemet baserat på artificiella neurala nätverk (ANNs), som kräver inga handgjorda funktioner eller regler, till skillnad från befintliga system. Vi jämför systemets prestanda med toppmoderna system på två datauppsättningar: datauppsättningen i2b2 2014 för avidentifiering, som är den största allmänt tillgängliga datauppsättningen för avidentifiering, och MIMIC-datauppsättningen för avidentifiering, som vi har samlat ihop och är dubbelt så stor som datauppsättningen för i2b2. Resultat: Vår ANN-modell överträffar toppmoderna system. Det ger en F1-poäng 97.85 på i2b2 2014 dataset, med en återkallelse av 97.38 och en precision 98.32, och en F1-poäng 99.23 på MIMIC deidentification dataset, med en återkallelse av 99.25 och en precision av 99.21. Slutsats: Våra resultat stöder användningen av ANN för avidentifierande av patientanteckningar, eftersom de visar bättre prestanda än tidigare publicerade system utan att kräva någon manuell funktionsteknik.
Dernoncourt m.fl. REF var den första att använda artificiella neurala nätverk direkt för avidentifierande av medicinska texter, visar förbättrad prestanda.
De-identification of patient notes with recurrent neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}