【摘 要】
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目的针对医疗数据发布和共享中患者隐私泄露风险以及人工去标识效率低的问题,本文提出了一种基于规则和机器学习结合的算法,以有效去除电子病历中的患者隐私信息。方法根据美
【机 构】
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上海交通大学附属第六人民医院,上海交通大学生物医学工程学院
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目的针对医疗数据发布和共享中患者隐私泄露风险以及人工去标识效率低的问题,本文提出了一种基于规则和机器学习结合的算法,以有效去除电子病历中的患者隐私信息。方法根据美国健康可携行与责任性法案和中文电子病历的表达习惯,将隐私数据分为数字、日期及命名实体三大类,利用正则表达式识别数字以及日期隐私数据,引入隐马尔科夫模型识别命名实体。最后使用上海市第六人民医院的出院小结作为测试数据,利用留出法测试了隐私数据识别的召回率和精确率。结果该模型总体得到了超过90%的召回率,其中数字和日期类型的隐私数据召回率都超过96%,
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