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Journal of biomedical informatics v.75 suppl., 2017년, pp.S43 - S53   SCI SCIE
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De-identification of medical records using conditional random fields and long short-term memory networks

Jiang, Zhipeng    (Corresponding author.  ); Zhao, Chao   He, Bin   Guan, Yi   Jiang, Jingchi  
  • 초록  

    Abstract The CEGS N-GRID 2016 Shared Task 1 in Clinical Natural Language Processing focuses on the de-identification of psychiatric evaluation records. This paper describes two participating systems of our team, based on conditional random fields (CRFs) and long short-term memory networks (LSTMs). A pre-processing module was introduced for sentence detection and tokenization before de-identification. For CRFs, manually extracted rich features were utilized to train the model. For LSTMs, a character-level bi-directional LSTM network was applied to represent tokens and classify tags for each token, following which a decoding layer was stacked to decode the most probable protected health information (PHI) terms. The LSTM-based system attained an i2b2 strict micro- F 1 measure of 0.8986, which was higher than that of the CRF-based system. Highlights The described LSTM model attains F 1 measure of 0.8986 in CEGS N-GRID 2016 Shared Task. The LSTM-based model attains higher F 1 measure than the CRF-based model. Accurate sentence detection and tokenization can significantly improve the performance. Graphical abstract [DISPLAY OMISSION]


  • 주제어

    Protected health information .   De-identification .   Conditional random fields .   Long short-term memory networks.  

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