본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

Journal of biomedical informatics v.75 suppl., 2017년, pp.S28 - S33   SCI SCIE
본 등재정보는 저널의 등재정보를 참고하여 보여주는 베타서비스로 정확한 논문의 등재여부는 등재기관에 확인하시기 바랍니다.

Learning to identify Protected Health Information by integrating knowledge- and data-driven algorithms: A case study on psychiatric evaluation notes

Dehghan, Azad    (School of Computer Science, University of Manchester, Manchester, UK   ); Kovacevic, Aleksandar    (Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia   ); Karystianis, George    (Macquarie University, Australian Institute of Health Innovation, Australia   ); Keane, John A    (School of Computer Science, University of Manchester, Manchester, UK   ); Nenadic, Goran    (School of Computer Science, University of Manchester, Manchester, UK  );
  • 초록  

    Abstract De-identification of clinical narratives is one of the main obstacles to making healthcare free text available for research. In this paper we describe our experience in expanding and tailoring two existing tools as part of the 2016 CEGS N-GRID Shared Tasks Track 1, which evaluated de-identification methods on a set of psychiatric evaluation notes for up to 25 different types of Protected Health Information (PHI). The methods we used rely on machine learning on either a large or small feature space, with additional strategies, including two-pass tagging and multi-class models, which both proved to be beneficial. The results show that the integration of the proposed methods can identify Health Information Portability and Accountability Act (HIPAA) defined PHIs with overall F 1 -scores of ∼90% and above. Yet, some classes ( Profession , Organization ) proved again to be challenging given the variability of expressions used to reference given information. Highlights We present machine-learning methods for automatic de-identification of clinical narratives. We propose and validate a two-pass tagging method to improve entity recognition on non-longitudinal clinical narratives. The methods are validated on a set of psychiatric evaluation notes. Graphical abstract [DISPLAY OMISSION]


  • 주제어

    De-identification .   Named entity recognition .   Information extraction .   Clinical text mining .   Electronic health record.  

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • 원문이 없습니다.
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기