このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

NLM Scrubber: 臨床テキスト文書を匿名化する NLM のソフトウェア アプリケーション

2026年8月26日 更新者:National Library of Medicine (NLM)

NLM Scrubber: 臨床テキスト ドキュメントを匿名化する NLM のソフトウェア アプリケーション

背景: 電子医療記録には、病気や治療に関する膨大な量のデータが含まれています。 研究者はこのデータを使用してアイデアをテストできますが、自分の患者グループ以外の記録を使用する必要があります。 ただし、これらの記録へのアクセスは、患者のプライバシーを確​​保するために制限されています。

米国国立医学図書館 (NLM) は、NLM Scrubber と呼ばれるコンピューター ツールを作成しました。 このプログラムは、健康記録から個人情報を認識して削除します。 このプログラムを開発した研究者は、元の記録にアクセスする必要があります。 これにより、プログラムが患者の記録から個人情報をどれだけ適切に削除し、どのようにそれをより正確にすることができるかを確認できます。

目的:

臨床テキストの匿名化を改善する方法を見つけること。

資格:

新規参加者なし。 研究者は、すでに収集されたデータを確認します。

デザイン:

研究者は無作為にレポートのサンプルを収集します。 これらは、さまざまな分野のさまざまな医師からのものです。

研究者は記録から個人情報を手動で削除します。

研究者はまた、NLM-Scrubber を使用して元の記録から個人情報を自動的に削除します。

研究者は、コンピューター プログラムと手動による変更の結果を比較します。 彼らは、プログラムが個人情報を正しく削除していないことを指摘します。 また、プログラムが非個人的な健康情報を誤って削除した場合にも注意します。

研究者はその結果を使用してプログラムを修正します。 匿名化プロセスが完了するまで、彼らはテストを続けます。

...

調査の概要

状態

招待による登録

詳細な説明

この研究は、国立医学図書館 (NLM) で開発された NLM Scrubber と呼ばれる自動臨床テキスト匿名化ソフトウェア アプリケーションの品質評価、改善、および監視に関するものです。 このアプリケーションは、患者のプライバシーを侵害することなく、臨床レポートを二次科学研究 (つまり、二次使用) で使用できるように開発されています。 患者のプライバシーを保護する方法と NLM Scrubber の開発に関する研究は、HIPAA とプライバシー法のガイドラインに従い、これらに準拠して実施されてきました。

NLM Scrubber をさらに開発および改善し、その匿名化パフォーマンスを効果的に評価するために、研究者は、すべての潜在的な臨床レポートの種類およびソースから元の/編集されていないサンプルを必要とします。 この目的のために、NLM の研究者は

NIH 内の機関、すなわち NIH クリニカル センター、BTRIS、NCI および外部機関、ケンタッキー大学が管理するケンタッキー州登録簿、および NLM の統合に関心を示したピッツバーグ大学の研究者と協力しています。

テキスト情報抽出システムと呼ばれるアプリケーションへのスクラバー。 これらのエンティティは、NLM Scrubber のパフォーマンスを評価および改善するために、さまざまな種類の臨床レポートのサンプルを収集します。 ただし、評価するために元のデータにアクセスする必要もあります。

潜在的な問題を解決し、NLM Scrubber の精度を向上させます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

50000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Maryland
      • Bethesda、Maryland、アメリカ
        • National Library of Medicine

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

1日歳以上 (子、大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

クリニカル・ナラティブ・レポートが作成されるすべての人。

説明

  • 新規参加者の登録はありません。 研究者は、すでに収集されたデータを確認します。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 観測モデル:他の
  • 時間の展望:回顧

コホートと介入

グループ/コホート
1
クリニカル・ナラティブ・レポートが作成されるすべての人。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
PII の匿名化率
時間枠:2017/01/01-2027/01/31
HIPAA プライバシー ルールでは、個人名、住所、重要な日付、数値識別子 (社会保障番号など) を含む、匿名化する必要がある 18 種類の個人識別情報を定義しています。 私たちのアノテーターはそれらの単語や数字にラベルを付けてゴールド スタンダードを作成し、NLM-Scrubber はそれらをすべて認識して排除しようとします。 PII の匿名化率は、この結果測定の成功を示します。
2017/01/01-2027/01/31

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
誤って編集された臨床情報の割合
時間枠:2017/01/01-2027/01/31
NLM-Scrubber は、個人を特定できない研究データを保持しながら PII 要素のみを排除しようとしますが、個人を特定できない研究データ要素 (保護されていない健康情報) の一部も誤って削除してしまいます。 誤って編集された臨床情報の割合は、NLM-Scrubber が個人を特定できない健康情報を保持できないことを示しています。
2017/01/01-2027/01/31

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Mehmet M Kayaalp, Ph.D.、National Library of Medicine (NLM)

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始

2016年5月25日

一次修了 (推定)

2027年1月31日

研究の完了 (推定)

2027年1月31日

試験登録日

最初に提出

2016年6月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2016年6月9日

最初の投稿 (推定)

2016年6月10日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年8月27日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年8月26日

最終確認日

2025年12月16日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • 999916122
  • 16-LM-N122

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

.当社は、PHI を最大限に保護し、第三者と共有しないことを約束して、共同データ ソースから患者データ、保護された医療情報 (PHI) を受け取ります。

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

購読する