論文の概要: De-Identification of French Unstructured Clinical Notes for Machine
Learning Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09631v2
- Date: Fri, 6 Oct 2023 14:40:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 16:20:49.258678
- Title: De-Identification of French Unstructured Clinical Notes for Machine
Learning Tasks
- Title（参考訳）: 機械学習タスクのためのフランス語未構造化臨床ノートの同定
- Authors: Yakini Tchouka, Jean-Fran\c{c}ois Couchot, Maxime Coulmeau, David
Laiymani, Philippe Selles, Azzedine Rahmani
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unstructured textual data are at the heart of health systems: liaison letters
between doctors, operating reports, coding of procedures according to the
ICD-10 standard, etc. The details included in these documents make it possible
to get to know the patient better, to better manage him or her, to better study
the pathologies, to accurately remunerate the associated medical acts\ldots All
this seems to be (at least partially) within reach of today by artificial
intelligence techniques. However, for obvious reasons of privacy protection,
the designers of these AIs do not have the legal right to access these
documents as long as they contain identifying data. De-identifying these
documents, i.e. detecting and deleting all identifying information present in
them, is a legally necessary step for sharing this data between two
complementary worlds. Over the last decade, several proposals have been made to
de-identify documents, mainly in English. While the detection scores are often
high, the substitution methods are often not very robust to attack. In French,
very few methods are based on arbitrary detection and/or substitution rules. In
this paper, we propose a new comprehensive de-identification method dedicated
to French-language medical documents. Both the approach for the detection of
identifying elements (based on deep learning) and their substitution (based on
differential privacy) are based on the most proven existing approaches. The
result is an approach that effectively protects the privacy of the patients at
the heart of these medical documents. The whole approach has been evaluated on
a French language medical dataset of a French public hospital and the results
are very encouraging.
- Abstract（参考訳）: 非構造化テキストデータは、医師間の連絡状、手術報告、ICD-10規格による手続きのコーディングなど、医療システムの中心にある。
これらの文書に含まれている詳細は、患者をよりよく知ることができ、患者をより良く管理し、病理学をより良く研究し、関連する医療行為に正確に報酬を与えることができる。
しかし、プライバシー保護の明白な理由から、これらのaiの設計者は、識別データを含む限り、これらの文書にアクセスする法的権利を持たない。
これらの文書の非識別、すなわちそれらの中のすべての識別情報の検出と削除は、このデータを2つの補完的な世界間で共有するための法的に必要なステップである。
過去10年間で、主に英語で文書を識別するいくつかの提案がなされた。
検出スコアは高いことが多いが、置換法は攻撃にはあまり適さないことが多い。
フランス語では、任意の検出や置換規則に基づく手法はほとんどない。
本稿では,フランス語の医療文書を包括的に識別する手法を提案する。
要素識別(ディープラーニングに基づく)とそれらの置換(差分プライバシに基づく)の2つのアプローチは、最も証明された既存のアプローチに基づいている。
結果は、これらの医療文書の中心にある患者のプライバシーを効果的に保護するアプローチである。
このアプローチは、フランス公立病院のフランス語医療データセットで評価されており、結果は非常に有益である。
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