Bakgrund: För att kunna bedriva forskning om informationen i elektroniska patientjournaler krävs tillgång till själva uppgifterna. Detta är ofta mycket svårt på grund av sekretessbestämmelser. Datamängderna måste avidentifieras helt innan de kan distribueras till forskare. Avidentifierande är en svår uppgift där definitionerna av notationsklasser inte är självklara. Vi presenterar arbetet med att skapa två förfinade varianter av en manuellt kommenterad guldstandard för avidentifierande, en skapad automatiskt, och en skapad genom diskussioner bland annoterarna. Uppgifterna är en delmängd från Stockholms EPR Corpus, en datauppsättning som finns tillgänglig inom vår forskargrupp. Dessa används för utbildning och utvärdering av ett automatiskt system baserat på den villkorliga Random Fields algoritmen. Utvärderar med fyrfaldig korsvalidering på uppsättningar av ca 4-6 000 noteringar, fick vi mycket lovande resultat för båda Gold Standards: F-poäng runt 0,80 för ett antal experiment, med högre resultat för vissa annotering klasser. Dessutom upptäcktes 49 falska positiva värden som verifierades av systemet men saknades av notatorerna. Vår avsikt är att göra denna guldstandard, Stockholm EPR PHI Corpus, tillgänglig för andra forskargrupper i framtiden. Trots att vi är något mer tidskrävande anser vi att den manuella konsensus guldstandarden är den mest värdefulla för ytterligare forskning. Vi föreslår också en uppsättning noteringsklasser som ska användas för liknande deidentifikationsuppgifter. Hälsorelaterade texter och särskilt elektroniska patientjournaler är en rik källa till värdefull information för både kliniker, dataforskare och lingvister. Textutvinningsverktyg, till exempel, skulle kunna utvecklas av dataforskare för undersökning av sådan information rika resurser. Kliniker kunde använda dessa textbrytningsverktyg både på enskilda patientfall och på hela EPR corpora, för att hitta tidigare okänd information. Dessutom skulle lingvister kunna använda sådana resurser för att göra intressanta stilistiska och empiriska analyser av EPR-språket.
I artikeln REF ) presenteras två förfinade varianter av en kommenterad guldstandard corpus för avidentifierande av patientjournaler på svenska, en skapad automatiskt, och en skapad genom diskussioner bland annoterarna.
De-identifying Swedish clinical text - refinement of a gold standard and experiments with Conditional random fields
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}