Privacy-by-design: Case studies in interactive record linkage using a hybrid human-computer system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-quality patient matching from several sources without a common identifier (ID) requires interactive record linkage (RL) using a hybrid human-computer system. MiNDFIRL (MInimum Necessary Disclosure For Interactive Record Linkage) is a hybrid prototype software system that facilitates maximizing linkage accuracy while minimizing information disclosure. We present and evaluate MiNDFIRL using two real-world case studies. MATERIALS AND METHODS: Two user studies were conducted linking 10,000 data pairs from EHR data and 18,240 unique patient IDs from patient generated data. After automated RL, manual review was conducted by three teams of four reviewers (12 total) using MiNDFIRL to resolve potential matches that required human judgment. Reviews for matches were conducted independently and disagreements were resolved through consensus. The teams then participated in a group discussion about MiNDFIRL using a semi-structured interview format. RESULTS AND DISCUSSION: The best algorithm, Random Forest, found 388 and 539 matches each for EHR and patient generated data algorithmically, but also output an additional 303 and 187 potential pairs that required manual review. 232 and 84 more matches were confirmed manually from these uncertain pairs respectively. Among the full uncertain pairs, only 30% of available identifying information was needed in MiNDFIRL to separate out 77% (232/303) and 45% (84/187) true linkages respectively. When available, first names and emails were the most frequently used fields in making RL decisions. CONCLUSION: On-demand access and masking techniques along with risk quantification through a hybrid human-computer system can significantly reduce disclosure while still minimizing false positives and false negatives in real-world RL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,422 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».