論文の概要: MASK: A flexible framework to facilitate de-identification of clinical texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11687v2
• Date: Fri, 9 Oct 2020 20:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:22:50.441068
• Title: MASK: A flexible framework to facilitate de-identification of clinical texts
• Title（参考訳）: MASK:臨床テキストの識別を容易にする柔軟なフレームワーク
• Authors: Nikola Milosevic, Gangamma Kalappa, Hesam Dadafarin, Mahmoud Azimaee, Goran Nenadic
• Abstract要約: 本稿では,MASKというソフトウェアパッケージについて紹介する。 ソフトウェアは、最先端技術を使って名前付きエンティティ認識を実行し、認識されたエンティティをマスクまたは修正することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3015324171336378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Medical health records and clinical summaries contain a vast amount of important information in textual form that can help advancing research on treatments, drugs and public health. However, the majority of these information is not shared because they contain private information about patients, their families, or medical staff treating them. Regulations such as HIPPA in the US, PHIPPA in Canada and GDPR regulate the protection, processing and distribution of this information. In case this information is de-identified and personal information are replaced or redacted, they could be distributed to the research community. In this paper, we present MASK, a software package that is designed to perform the de-identification task. The software is able to perform named entity recognition using some of the state-of-the-art techniques and then mask or redact recognized entities. The user is able to select named entity recognition algorithm (currently implemented are two versions of CRF-based techniques and BiLSTM-based neural network with pre-trained GLoVe and ELMo embedding) and masking algorithm (e.g. shift dates, replace names/locations, totally redact entity).
• Abstract（参考訳）: 医療記録と臨床要約には大量の重要な情報がテキスト形式で含まれており、治療、薬物、公衆衛生の研究を促進するのに役立つ。 しかし、これらの情報の多くは患者、家族、医療スタッフに関する個人的な情報を含んでいるため、共有されていない。 米国におけるHIPPA、カナダのPHIPPA、GDPRなどの規制は、この情報の保護、処理、配布を規制している。 この情報が特定され、個人情報が置き換えられたり、再発見されたりした場合は、研究コミュニティに配布することができる。 本稿では,非識別タスクを実行するためのソフトウェアパッケージであるmaskについて述べる。 ソフトウェアは、最先端技術を使って名前付きエンティティ認識を実行し、認識されたエンティティをマスクまたは修正することができる。 ユーザは、名前付きエンティティ認識アルゴリズム(現在実装されているCRFベースのテクニックの2つのバージョンと、事前訓練されたGLoVeとELMo埋め込みを備えたBiLSTMベースのニューラルネットワーク)とマスキングアルゴリズム(シフト日時、名前/位置の置き換え、完全再実行エンティティなど)を選択することができる。

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