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基于Bert-BiLSTM-CRF模型的电子病历隐私信息识别方法（2022年02期 v.43 35-40页）

‖  文章供稿：陈逸墨  叶辉  易珺  周华文  方丹丹  曹东
‖  字体： [大] [中] [小]

2022年02期 v.43 35-40页

陈逸墨1  叶辉1  易珺2  周华文1  方丹丹1  曹东1

（1.广州中医药大学医学信息工程学院，广东 广州 510006

2.广东药科大学医药信息工程学院，广东 广州 510006）

摘要：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%、F1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。

关键词：隐私信息；Bert；双向长短时记忆网络；条件随机场；电子病历

中图分类号：TP391.1        文献标识码：A             文章编号：1674-2605(2022)02-0006-06

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2022.02.006

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