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eds-pseudo-public

eds-pseudo-public

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。

HuggingfaceEDS-Pseudo模型Github实体识别伪匿名化开源项目自然语言处理医疗数据
访问官网GitHubHugging Face论文文档

eds-pseudo-public项目介绍

项目概述

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)。

主要功能

该项目可以检测以下类型的实体:

  • 地址(ADRESSE)
  • 日期(DATE)
  • 出生日期(DATE_NAISSANCE)
  • 医院名称(HOPITAL)
  • 患者内部标识符(IPP)
  • 电子邮件地址(MAIL)
  • 就诊内部标识符(NDA)
  • 姓氏(NOM)
  • 名字(PRENOM)
  • 社保号码(SECU)
  • 电话号码(TEL)
  • 城市(VILLE)
  • 邮政编码(ZIP)

模型结构

该模型采用混合架构,包含以下组件:

  1. 基于规则的部分:提供了一系列规则来检测实体。
  2. 深度学习部分:通过训练神经网络来识别复杂模式。

使用方法

用户可以通过以下步骤使用预训练模型:

  1. 安装最新版本的edsnlp
  2. 获取HuggingFace上的模型访问权限
  3. 加载模型并应用于文本

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。

性能指标

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%。

训练与复现

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。

开源与贡献

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。

总结

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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