NLM Scrubber: Aplicativo de software da NLM para desidentificar documentos de texto clínico
Antecedentes: Os registros eletrônicos de saúde contêm uma grande quantidade de dados sobre doenças e tratamentos. Os pesquisadores poderiam usar esses dados para testar suas ideias, mas precisariam usar registros de mais do que apenas seu próprio grupo de pacientes. Mas o acesso a esses registros é restrito para garantir a privacidade do paciente.
A Biblioteca Nacional de Medicina dos EUA (NLM) criou uma ferramenta de computador chamada NLM Scrubber. Este programa reconhece e exclui informações pessoais dos registros de saúde. Os pesquisadores que desenvolveram esse programa agora precisam ter acesso aos registros originais. Isso permitirá que eles vejam como o programa remove as informações pessoais dos registros dos pacientes e como eles podem torná-las mais precisas.
Objetivos.
Encontrar formas de melhorar a desidentificação de textos clínicos.
Elegibilidade:
Nenhum novo participante. Os pesquisadores revisarão os dados que já foram coletados.
Projeto:
Os pesquisadores coletarão uma amostra aleatória de relatórios. Estes serão de diferentes médicos em diferentes áreas.
Os pesquisadores removerão manualmente as informações pessoais dos registros.
Os pesquisadores também removerão automaticamente as informações pessoais dos registros originais usando o NLM-Scrubber.
Os pesquisadores irão comparar os resultados do programa de computador com as mudanças manuais. Eles notarão quando o programa não estiver removendo informações pessoais corretamente. Eles também observarão quando o programa estiver excluindo informações de saúde não pessoais incorretamente.
Os pesquisadores usarão os resultados para revisar o programa. Eles continuarão testando até que o processo de desidentificação seja concluído.
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Visão geral do estudo
Status
Condições
Descrição detalhada
Este estudo é sobre a avaliação, melhoria e monitoramento da qualidade de um aplicativo de software de desidentificação de texto clínico automático chamado NLM Scrubber, que foi desenvolvido na National Library of Medicine (NLM). O aplicativo foi desenvolvido para que os relatórios clínicos possam ser usados em estudos científicos secundários (ou seja, para uso secundário) sem violar a privacidade do paciente. Pesquisas sobre métodos para proteger a privacidade do paciente e sobre o desenvolvimento do NLM Scrubber foram conduzidas seguindo as diretrizes e em conformidade com a HIPAA e a Lei de Privacidade.
Para desenvolver e melhorar ainda mais o NLM Scrubber e avaliar seu desempenho de desidentificação de forma eficaz, os investigadores exigem as amostras originais/não editadas de todos os tipos e fontes de relatórios clínicos em potencial. Para este fim, os investigadores do NLM têm
colaborando com entidades dentro do NIH, nomeadamente, NIH Clinical Center, BTRIS e NCI, bem como entidades externas, Kentucky State Registry administrado pela University of Kentucky e pesquisadores da University of Pittsburgh, que manifestaram interesse em integrar o NLM
Scrubber para seu aplicativo chamado Sistema de extração de informações de texto. Essas entidades coletam amostras de vários tipos de relatórios clínicos para avaliar e melhorar o desempenho do NLM Scrubber. No entanto, também precisamos de acesso aos dados originais para avaliar
problemas potenciais e melhorar a precisão do NLM Scrubber.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Maryland
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Bethesda, Maryland, Estados Unidos
- National Library of Medicine
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
- Nenhuma inscrição de novo participante. Os pesquisadores revisarão os dados que já foram coletados.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Outro
- Perspectivas de Tempo: Retrospectivo
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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1
Todos para quem um relatório de narrativa clínica é criado.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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A taxa de desidentificação de PII
Prazo: 01/01/2017-31/01/2027
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A regra de privacidade da HIPAA define 18 tipos de informações de identificação pessoal, que precisam ser desidentificadas, que incluem nomes pessoais, endereços, datas significativas, identificadores numéricos (como número do seguro social).
Nossos anotadores rotulam essas palavras e números criando um padrão-ouro e o NLM-Scrubber tenta reconhecer e eliminar todos eles.
A taxa de desidentificação de PII refere-se ao sucesso desta medida de resultado.
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01/01/2017-31/01/2027
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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A taxa de informações clínicas editadas erroneamente
Prazo: 01/01/2017-31/01/2027
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Embora o NLM-Scrubber tente eliminar apenas elementos PII preservando dados de estudo não identificáveis, ele também exclui inadvertidamente alguns dos elementos de dados de estudo não identificáveis (informações de saúde não protegidas).
A taxa de informações clínicas redigidas erroneamente refere-se à falha do NLM-Scrubber em preservar informações de saúde não identificáveis.
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01/01/2017-31/01/2027
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Mehmet M Kayaalp, Ph.D., National Library of Medicine (NLM)
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Kayaalp M. Patient Privacy in the Era of Big Data. Balkan Med J. 2018 Jan 20;35(1):8-17. doi: 10.4274/balkanmedj.2017.0966. Epub 2017 Sep 13.
- Kayaalp M, Browne AC, Dodd ZA, Sagan P, McDonald CJ. De-identification of Address, Date, and Alphanumeric Identifiers in Narrative Clinical Reports. AMIA Annu Symp Proc. 2014 Nov 14;2014:767-76. eCollection 2014.
- Kayaalp M, Browne AC, Callaghan FM, Dodd ZA, Divita G, Ozturk S, McDonald CJ. The pattern of name tokens in narrative clinical text and a comparison of five systems for redacting them. J Am Med Inform Assoc. 2014 May-Jun;21(3):423-31. doi: 10.1136/amiajnl-2013-001689. Epub 2013 Sep 11.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimado)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 999916122
- 16-LM-N122
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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