임상 텍스트의 개인 정보 보호 강화: 브라질 임상 서사체의 비식별화에 대한 새로운 접근법.

이 연구는 변환기 기반 모델과 규칙 기반 기술을 통합하여 포르투갈 임상 서사체의 비식별화에 대한 새로운 방법을 소개합니다. 임상 심장학 및 호흡기학 텍스트의 코퍼스를 사용하여 BioBERTpt 모델이 세밀하게 조정되었습니다. BioBERTpt와 정규 표현식을 결합한 모델은 정밀도(0.92), 재현율(0.93) 및 F1 점수(0.93)에서 우수한 성능을 나타내며, 기준 모델보다 현저히 뛰어난 결과를 보였습니다. 이 접근 방식은 데이터 유용성을 보장하면서 개인 정보 보호 규정을 준수하며, 대표성이 결여된 언어의 임상 텍스트 익명화의 잠재력을 강조합니다.