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Journal of biomedical informatics v.75 suppl., 2017년, pp.S19 - S27   SCI SCIE
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A hybrid approach to automatic de-identification of psychiatric notes

Lee, Hee-Jin    (Corresponding authors at: Center for Computational Biomedicine, School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, 7000 Fannin St, Suite 600, Houston, TX 77030, United States.   ); Wu, Yonghui    (Corresponding authors at: Center for Computational Biomedicine, School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, 7000 Fannin St, Suite 600, Houston, TX 77030, United States.  ); Zhang, Yaoyun   Xu, Jun   Xu, Hua   Roberts, Kirk  
  • 초록  

    Abstract De-identification, or identifying and removing protected health information (PHI) from clinical data, is a critical step in making clinical data available for clinical applications and research. This paper presents a natural language processing system for automatic de-identification of psychiatric notes, which was designed to participate in the 2016 CEGS N-GRID shared task Track 1. The system has a hybrid structure that combines machine leaning techniques and rule-based approaches. The rule-based components exploit the structure of the psychiatric notes as well as characteristic surface patterns of PHI mentions. The machine learning components utilize supervised learning with rich features. In addition, the system performance was boosted with integration of additional data to the training set through domain adaptation. The hybrid system showed overall micro-averaged F-score 90.74 on the test set, second-best among all the participants of the CEGS N-GRID task. Highlights A hybrid approach for automatic de-identification of psychiatric notes is proposed. The rule-based components exploit the structure of the psychiatric notes. The machine learning components integrate additional data to training set. The system showed second-best performance at the CEGS N-GRID task 1. Graphical abstract [DISPLAY OMISSION]


  • 주제어

    De-identification .   Psychiatric notes .   Natural language processing.  

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