Automatic processing of emergency room notes: focus on de-identification - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Automatic processing of emergency room notes: focus on de-identification

Traitement automatique des résumés de passages aux urgences : focus sur la désidentification

(1, 2) , (3, 1, 2, 4) , (1, 2) , (1, 2) , (1, 5, 2) , (1, 2) , (1, 5, 2) , (1, 5, 2) , (1, 2) , (1, 2)
1
2
3
4
5

Abstract

In France, structured data on emergency room visits are aggregated at the national level to build a syndromic surveillance system for different health events. For visits motivated by a traumatic event, information on the circumstances is stored in free text clinical notes. Automating the processing of these notes should allow the enrichment of surveillance tools. In development at Inserm and the Emergency Department of the Bordeaux University Hospital, The TARPON (for Automatic Processing of Emergency Room Notes for a National Observatory, in French) project aims to meet this objective by using the latest deep learning tools applied to automatic language analysis. To exploit these data, an automatic de-identification system, guaranteeing the protection of personal data, is necessary. We present here a comparison study of models allowing the de-identification of clinical texts in French.
En France, les données structurées concernant les visites aux urgences sont agrégées au niveau national pour construire un système de surveillance syndromique de différents événements de santé. Pour les visites motivées par un événement traumatique, les informations sur les circonstances sont stockées dans des notes cliniques en texte libre. Automatiser le traitement de ces notes devrait permettre l'enrichissement des outils de surveillance. En développement à l'Inserm et au Service des urgences du CHU de Bordeaux, le projet TARPON (Traitement Automatique des Résumés de Passages aux urgences pour un Observatoire National) vise à répondre à cet objectif par le biais des derniers outils d'apprentissage profond appliqués à l'analyse automatique du langage. Pour exploiter ces données, un système de désidentification automatique, garantissant la protection des données personnelles est nécessaire. Nous présentons ici une étude de comparaison de modèles permettant la désidentification des textes cliniques en français.
Fichier principal
Vignette du fichier
IAS2021_paper_8.pdf (264.35 Ko) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-03276124 , version 1 (15-12-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03276124 , version 1

Cite

Loïck Bourdois, Marta Avalos, Gabrielle Chenais, Benjamin Contrand, Cédric Gil-Jardiné, et al.. Traitement automatique des résumés de passages aux urgences : focus sur la désidentification. PFIA 2021 - Santé et I.A., Journée organisée avec le soutien de l’Association française d’Informatique Médicale (AIM) et le Collège Science de l’Ingénierie des Connaissances de l’AFIA dans le cadre de la Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA), Jun 2021, Bordeaux / Virtual, France. ⟨hal-03276124⟩
97 View
56 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More