
医疗文档身份信息识别与去标识化系统
EDS-Pseudo是一个用于医疗文档身份信息识别的开源系统,结合规则和深度学习方法识别13种实体类型。该模型在合成数据上训练,真实测试集性能优异,F1值超90%。支持通过HuggingFace下载预训练模型,也可自行训练定制。项目提供完整训练流程和评估脚本,便于研究人员进行改进和应用。
eds-pseudo-public是一个专门用于检测文档中的身份识别实体的项目。该项目最初在AP-HP(巴黎公立医院集团)的临床数据仓库(EDS)的临床报告上进行了测试。该模型基于edsnlp构建,是一个混合模型(基于规则和深度学习)。
该项目可以检测以下类型的实体:
该模型采用混合架构,包含以下组件:
用户可以通过以下步骤使用预训练模型:
该项目还提供了一个在线演示,用户可以直接测试模型的效果。
在AP-HP Pseudo测试集上,该模型在多个实体类型上都取得了优秀的性能,总体micro F1分数达到97.4%。
项目提供了完整的训练脚本和配置文件,用户可以根据自己的需求进行模型训练。同时还提供了生成合成数据集的脚本,方便用户进行实验。
eds-pseudo-public项目是开源的,欢迎社区贡献。用户可以通过GitHub克隆代码,安装依赖,并参与到项目开发中来。
eds-pseudo-public是一个功能强大、性能优秀的身份识别实体检测工具,可广泛应用于医疗文档的去标识 化处理。它不仅提供了预训练模型,还开放了完整的训练流程,具有很高的实用价值和研究价值。


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