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J-GLOBAL ID：201802266545098534   整理番号：18A1136505

中国の臨床テキストにおける保護された健康情報を同定するための機械学習に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A machine learning based approach to identify protected health information in Chinese clinical text

著者 (6件)： Du Liting (School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China) ,  Xia Chenxi (School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China) ,  Deng Zhaohua (School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China) ,  Lu Gary (Dassault Systems, 175 Wyman St. Waltham, MA, 02451, USA) ,  Xia Shuxu (School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China) ,  Ma Jingdong (School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China)
資料名： International Journal of Medical Informatics  (International Journal of Medical Informatics)
巻： 116  ページ： 24-32  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0729A  ISSN： 1386-5056  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界における電子健康記録(EHRs)の応用の増加により,臨床テキストにおける個人情報の保護は,ヘルスケアプロバイダから研究者への広範な注目を集めている。結論:臨床テキストから保護された健康情報(PHI)を同定し除去するプロセスは,2006年以来医療プライバシーに関するdis話の中心となっている。脱同定は医療記録を扱うためのグローバルな基準になっているが,中国の臨床テキストへの応用に関する研究の不足がある。場所における効率的で効果的なプライバシー保護アルゴリズムなしで,不可欠な臨床情報の使用は制限される。著者らは,(i)中国におけるPHIのための現在のプロセスを記述して,(ii)中国の臨床テキストにおけるPHIを同定するための機械学習ベースのアプローチを提案して,(iii)中国の臨床テキストにおける識別のための機械学習アルゴリズムの有効性を検証した。中国,四川省,Ya’an市の地域保健センターからの14719の排出要約に基づいて,臨床テキストにおけるPHIを同定するために条件付きランダムフィールド(CRF)モデルを構築し,次に,より少ないサンプルによるPHIカテゴリの認識結果を最適化するために正規表現を使用した。著者らは,PHIタグを有する中国の臨床テキストコーパスを,実質的な手動アノテーションを通して構築し,そこで,PHIの記述統計学は,その広い範囲と多様なカテゴリを明らかにした。評価は,著者らのCRFベースのモデルが中国の臨床テキストにおけるPHIを同定するために良い性能を持つことを示した。健康部門におけるEHRの急速な採用は,中国の臨床テキストから患者の特定の情報を節約することができるツールの緊急の必要性を生み出した。脱同定のためのCRFアルゴリズムの適用は,中国の臨床テキストを分析するための高精度で柔軟な解決策を提供することによって,この要求を満たす可能性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プライバシー ,  *機械学習 ,  患者 ,  電子カルテ ,  正規表現 ,  最適化 ,  アノテーション ,  *中華人民共和国 ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  病歴
準シソーラス用語： *健康 ,  プライバシー保護 ,  個人情報 ,  *健康情報 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 保護された健康情報 ,  脱同定 ,  電子健康記録 ,  条件付き確率場

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  臨床 ,  健康情報 ,  同定 ,  機械学習