論文の概要: Comparing Rule-based, Feature-based and Deep Neural Methods for
De-identification of Dutch Medical Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05714v1
- Date: Thu, 16 Jan 2020 09:42:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 00:12:06.619094
- Title: Comparing Rule-based, Feature-based and Deep Neural Methods for
De-identification of Dutch Medical Records
- Title（参考訳）: オランダ医療記録の同定のためのルールベース,特徴ベース,ディープニューラル手法の比較
- Authors: Jan Trienes, Dolf Trieschnigg, Christin Seifert, Djoerd Hiemstra
- Abstract要約: オランダの医療機関9施設と3つのドメインのデータをサンプリングし,1260人の医療記録からなる多様なデータセットを構築した。
言語とドメイン間での3つの非識別手法の一般化性をテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.339510167603376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unstructured information in electronic health records provide an invaluable
resource for medical research. To protect the confidentiality of patients and
to conform to privacy regulations, de-identification methods automatically
remove personally identifying information from these medical records. However,
due to the unavailability of labeled data, most existing research is
constrained to English medical text and little is known about the
generalizability of de-identification methods across languages and domains. In
this study, we construct a varied dataset consisting of the medical records of
1260 patients by sampling data from 9 institutes and three domains of Dutch
healthcare. We test the generalizability of three de-identification methods
across languages and domains. Our experiments show that an existing rule-based
method specifically developed for the Dutch language fails to generalize to
this new data. Furthermore, a state-of-the-art neural architecture performs
strongly across languages and domains, even with limited training data.
Compared to feature-based and rule-based methods the neural method requires
significantly less configuration effort and domain-knowledge. We make all code
and pre-trained de-identification models available to the research community,
allowing practitioners to apply them to their datasets and to enable future
benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録の構造化されていない情報は、医療研究に貴重なリソースを提供する。
患者の機密性を保護し、プライバシ規則に従うために、これらの医療記録から個人識別情報を自動削除する。
しかし、ラベル付きデータの有効性のため、既存の研究のほとんどは英語の医学文献に限られており、言語やドメイン間での非識別法の一般化についてはほとんど知られていない。
本研究は,オランダの9施設と3つの医療領域のデータをサンプリングし,1260人の医療記録からなる多様なデータセットを構築した。
言語とドメイン間での3つの非識別手法の一般化性をテストする。
本実験は,オランダ語に特化して開発された既存のルールベース手法が,この新しいデータに一般化できないことを示す。
さらに、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャは、限られたトレーニングデータでも、言語やドメイン間で強く機能する。
機能ベースおよびルールベースメソッドと比較して、ニューラルメソッドは設定作業とドメイン知識の大幅な削減を必要とする。
すべてのコードと事前訓練された非識別モデルを研究コミュニティに提供し、実践者がデータセットに適用し、将来のベンチマークを可能にする。
関連論文リスト
- Medical Vision-Language Pre-Training for Brain Abnormalities [96.1408455065347]
本稿では,PubMedなどの公共リソースから,医用画像・テキスト・アライメントデータを自動的に収集する方法を示す。
特に,まず大きな脳画像テキストデータセットを収集することにより,事前学習プロセスの合理化を図るパイプラインを提案する。
また,医療領域におけるサブフィギュアをサブキャプションにマッピングするというユニークな課題についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-27T05:03:42Z) - Comprehensive Study on German Language Models for Clinical and Biomedical Text Understanding [16.220303664681172]
我々は、翻訳された英語の医療データとドイツの臨床データの3Bトークンから2.4Bトークンを抽出し、いくつかのドイツの医療言語モデルを事前訓練した。
得られたモデルは、名前付きエンティティ認識(NER)、多ラベル分類、抽出質問応答など、様々なドイツの下流タスクで評価された。
本研究は, 臨床モデルとスクラッチからトレーニングした成績を一致させたり, 上回ったりする能力が, 連続事前訓練によって実証されていることを結論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T17:24:04Z) - Advancing Italian Biomedical Information Extraction with
Transformers-based Models: Methodological Insights and Multicenter Practical
Application [0.27027468002793437]
インフォメーション抽出は、自動化されたテキストマイニングパイプラインを使用することで、臨床実践者が限界を克服するのに役立つ。
我々は、最初のイタリアの神経心理学的名前付きエンティティ認識データセットであるPsyNITを作成し、それをトランスフォーマーベースのモデルの開発に利用した。
i)一貫性のあるアノテーションプロセスの重要な役割と(ii)古典的なメソッドと“低リソース”なアプローチを組み合わせた微調整戦略です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T16:15:46Z) - Development and validation of a natural language processing algorithm to
pseudonymize documents in the context of a clinical data warehouse [53.797797404164946]
この研究は、この領域でツールやリソースを共有する際に直面する困難を浮き彫りにしている。
臨床文献のコーパスを12種類に分類した。
私たちは、ディープラーニングモデルと手動ルールの結果をマージして、ハイブリッドシステムを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:17:46Z) - DeID-GPT: Zero-shot Medical Text De-Identification by GPT-4 [80.36535668574804]
我々は新しいGPT4対応脱識別フレームワーク(DeID-GPT)を開発した。
開発したDeID-GPTは,非構造化医用テキストからの個人情報のマスキングにおいて,高い精度と信頼性を示した。
本研究は,ChatGPTおよびGPT-4を医療用テキストデータ処理および非識別に利用した最初期の1つである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T11:34:37Z) - De-Identification of French Unstructured Clinical Notes for Machine
Learning Tasks [0.0]
本稿では,フランス語の医療文書を包括的に同定する手法を提案する。
このアプローチは、フランスの公立病院のフランス語医療データセットで評価されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T13:00:47Z) - Towards more patient friendly clinical notes through language models and
ontologies [57.51898902864543]
本稿では,単語の単純化と言語モデリングに基づく医療用テキストの自動作成手法を提案する。
我々は,公開医療文のデータセットペアと,臨床医による簡易化版を用いている。
本手法は,医学フォーラムデータに基づく言語モデルを用いて,文法と本来の意味の両方を保存しながら,より単純な文を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:11:19Z) - CBLUE: A Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark [51.38557174322772]
中国初のバイオメディカル言語理解評価ベンチマークを提示する。
名前付きエンティティ認識、情報抽出、臨床診断正規化、単文/文対分類を含む自然言語理解タスクのコレクションである。
本研究は,現在の11種類の中国モデルによる実験結果について報告し,その実験結果から,現在最先端のニューラルモデルがヒトの天井よりもはるかに悪い性能を示すことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T12:25:30Z) - Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset,
Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。
我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。