De-identificação Automatizada de informes médicos do livre-texto - privacidade assegurada pelo censor eletrônico

O software Recentemente desenvolvido ajudará a aliviar os medos dos pacientes sobre quem tem o acesso a seus dados confidenciais. A Pesquisa publicada hoje na Informática Médica aberta e na Tomada De Decisão do jornal BMC do acesso descreve um programa informático capaz de suprimir detalhes dos informes médicos que podem identificar pacientes, ao deixar a informação médica importante intacto.

Os registros do Paciente que devem ser compartilhada dentro da comunidade de pesquisa devem ter toda a informação de identificação removida. A remoção Manual de identificar a informação é proibitivamente caro e demorada. A pesquisa Considerável por muitos investigador centrou-se sobre desenvolver técnicas automatizadas para “de-identificar” informes médicos. Uma equipe de Massachusetts Institute of Technology (MIT) financiado pelos Institutos de Saúde Nacionais (NIH) apontou resolver este problema, indicando aquele: “Os informes médicos pacientes baseados Texto são um recurso vital na pesquisa. A despesa da de-identificação manual, acoplada com o facto de que é erro demorado e inclinado, necessita métodos automáticos para a de-identificação em grande escala.”

A equipe do MIT testou seu software de censura em uma base de dados meticulosa mão-anotada de 1836 notas de nutrição (um total de 296.400 palavras). De acordo com os autores, “O software suprimiu com sucesso mais de 94% da informação confidencial, ao errada suprimir de somente 0,2% do índice útil. Isto é significativamente melhor de um perito que trabalha apenas, pelo menos tão bom quanto dois profissionais médicos treinados que verificam o trabalho de cada um e os muitos, muitas vezes mais rapidamente do que qualquer um.”

A equipe do MIT igualmente está fornecendo o acesso aos dados anotados completo-esfregados junto com o software para permitir outro melhorem seus sistemas, e permitam que o software seja adaptado a outros tipos de dados que podem exibir qualidades diferentes.

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