Description
This pipeline can be used to deidentify PHI information from German medical texts. The PHI information will be masked and obfuscated in the resulting text. The pipeline can mask and obfuscate ORGANIZATION, DOCTOR, USERNAME, CITY, DATE, COUNTRY, PROFESSION, STREET, PATIENT, PHONE, HOSPITAL, AGE, ACCOUNT, DLN, ID, PLATE, SSN, ZIP, EMAIL entities.
Predicted Entities
ORGANIZATION, DOCTOR, USERNAME, CITY, DATE, COUNTRY, PROFESSION, STREET, PATIENT, PHONE, HOSPITAL, AGE, ACCOUNT, DLN, ID, PLATE, SSN, ZIP, EMAIL
Available as Private API Endpoint
How to use
from sparknlp.pretrained import PretrainedPipeline
deid_pipeline = PretrainedPipeline("clinical_deidentification", "de", "clinical/models")
sample = """Zusammenfassung : Michael Berger wird am Morgen des 12 Dezember 2018 ins St.Elisabeth Krankenhaus eingeliefert.
Herr Michael Berger ist 76 Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: T0110053F
Platte A-BC124
Kontonummer: DE89370400440532013000
SSN : 13110587M565
Lizenznummer: B072RRE2I55
Adresse : St.Johann-Straße 13 19300
"""
result = deid_pipeline.annotate(sample)
print("\n".join(result['masked']))
print("\n".join(result['masked_with_chars']))
print("\n".join(result['masked_fixed_length_chars']))
print("\n".join(result['obfuscated']))
import com.johnsnowlabs.nlp.pretrained.PretrainedPipeline
val deid_pipeline = PretrainedPipeline("clinical_deidentification","de","clinical/models")
val sample = "Zusammenfassung : Michael Berger wird am Morgen des 12 Dezember 2018 ins St.Elisabeth Krankenhaus eingeliefert.
Herr Michael Berger ist 76 Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: T0110053F
Platte A-BC124
Kontonummer: DE89370400440532013000
SSN : 13110587M565
Lizenznummer: B072RRE2I55
Adresse : St.Johann-Straße 13 19300"
val result = deid_pipeline.annotate(sample)
import nlu
nlu.load("de.deid.clinical").predict("""Zusammenfassung : Michael Berger wird am Morgen des 12 Dezember 2018 ins St.Elisabeth Krankenhaus eingeliefert.
Herr Michael Berger ist 76 Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: T0110053F
Platte A-BC124
Kontonummer: DE89370400440532013000
SSN : 13110587M565
Lizenznummer: B072RRE2I55
Adresse : St.Johann-Straße 13 19300
""")
Results
Masked with entity labels
------------------------------
Zusammenfassung : <PATIENT> wird am Morgen des <DATE> ins <HOSPITAL> eingeliefert.
Herr <PATIENT> ist <AGE> Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: <ID>
Platte <PLATE>
Kontonummer: <ACCOUNT>
SSN : <SSN>
Lizenznummer: <DLN>
Adresse : <STREET> <ZIP>
Masked with chars
------------------------------
Zusammenfassung : [************] wird am Morgen des [**************] ins [**********************] eingeliefert.
Herr [************] ist ** Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: [*******]
Platte [*****]
Kontonummer: [********************]
SSN : [**********]
Lizenznummer: [*********]
Adresse : [*****************] [***]
Masked with fixed length chars
------------------------------
Zusammenfassung : **** wird am Morgen des **** ins **** eingeliefert.
Herr **** ist **** Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: ****
Platte ****
Kontonummer: ****
SSN : ****
Lizenznummer: ****
Adresse : **** ****
Obfusceted
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Zusammenfassung : Herrmann Kallert wird am Morgen des 11-26-1977 ins International Neuroscience eingeliefert.
Herr Herrmann Kallert ist 79 Jahre alt und hat zu viel Wasser in den Beinen.
Persönliche Daten :
ID-Nummer: 136704D357
Platte QA348G
Kontonummer: 192837465738
SSN : 1310011981M454
Lizenznummer: XX123456
Adresse : Klingelhöferring 31206
Model Information
| Model Name: | clinical_deidentification |
| Type: | pipeline |
| Compatibility: | Healthcare NLP 4.4.4+ |
| License: | Licensed |
| Edition: | Official |
| Language: | de |
| Size: | 1.3 GB |
Included Models
- DocumentAssembler
- SentenceDetectorDLModel
- TokenizerModel
- WordEmbeddingsModel
- MedicalNerModel
- NerConverter
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ContextualParserModel
- ChunkMergeModel
- ChunkMergeModel
- DeIdentificationModel
- DeIdentificationModel
- DeIdentificationModel
- DeIdentificationModel
- Finisher