基于Bert-BiLSTM-CRF模型的电子病历隐私信息识别方法OA
Private Information Recognition Method of Electronic Medical Records Based on Bert-BiLSTM-CRF Model
随着电子病历数据开放共享的需求越来越大,电子病历去隐私性问题亟需解决.利用自然语言处理技术,提出一种基于Bert-BiLSTM-CRF模型的电子病历隐私信息识别方法.采用某三甲中医院的电子病历作为数据来源,结合当前公开的数据集进行训练,得到正确率为94.02％、召回率为94.25％、Fl为93.98％的中医电子病历隐私信息识别模型.与其他传统模型进行对比实验表明,Bert-BiLSTM-CRF模型能有效识别并保护电子病历中的隐私数据,有助于医疗数据的开放共享.
陈逸墨;叶辉;易珺;周华文;方丹丹;曹东
广州中医药大学医学信息工程学院,广东广州510006广州中医药大学医学信息工程学院,广东广州510006广东药科大学医药信息工程学院,广东广州510006广州中医药大学医学信息工程学院,广东广州510006广州中医药大学医学信息工程学院,广东广州510006广州中医药大学医学信息工程学院,广东广州510006
信息技术与安全科学
隐私信息Bert双向长短时记忆网络条件随机场电子病历
《自动化与信息工程》 2022 (2)
35-40,6
国家重点研发计划资助(2019YFC1710400):广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3080).
评论