> ML_RECIPE // CLINICAL-NOTES-NER-DEIDENTIFICATION_v1.0
Klinik Notlar Varlık Tanıma (NER) ve Anonimleştirme
Doktor notlarından tıbbi durum ve dozajları çıkarmak, isim, tarih ve konumları deterministik insan gözetiminde %99.5 geri çağırma oranıyla temizleyerek hasta gizliliğini korumak.
İş Hedefi ve Beklenen Çıktı
Doktor notlarından tıbbi durum ve dozajları çıkarmak, isim, tarih ve konumları deterministik insan gözetiminde %99.5 geri çağırma oranıyla temizleyerek hasta gizliliğini korumak.
Zero leaked primary patient direct identifiers (names, SSN, TC Kimlik) in 10,000 test note audit.
Sezgisel Temel (Heuristic Baseline)
Düzenli ifade (Regex) eşleme: TC Kimlik, telefon, tarih ve kurum kodlarını tarayan kapsamlı regex kuralları.
Regex alone achieved only 81% recall on names and failed on misspellings and unstructured narrative sentences.
Aşama 1: Prototip Geliştirme Yolu
Sentetik tıbbi kayıt örnekleri üzerinde klinik spaCy boru hattını değerlendirin. PHI kategorilerinde kesinlik ve geri çağırma oranlarını ölçün.
Aşama 2: Üretim Dağıtım Yolu
spaCy boru hattını güvenli Docker konteynerine paketleyin. Hastane içi hava boşluklu (air-gapped) Kubernetes kümesinde CPU çıkarımı ve denetim kaydı ile çalıştırın.
Hesaplama ve Dağıtım Mimarisi (Placement Topologies)
Sentetik veya anonimleştirilmiş veriyle izole edilmiş private GPU server üzerinde fine-tuning
Özel intranet altında CPU inference koşan yerinde on-premise air-gapped hastane server'ı
3 Kademeli Dağıtım Seçenekleri (Placement Alternatives)
Doktor bilgisayarında kural tabanlı regex ve küçük spaCy modeli çalıştıran yerel Python CLI betiği.
Çok çekirdekli kurum içi hastane sunucusunda kuantize transformer boru hattını CPU üzerinde çalıştırma.
Karşılıklı TLS + denetim izi kaydı + düşük güvenli varlık maskeleri için deterministik insan inceleme kuyruğu içeren hava boşluklu kurum içi Kubernetes kurulumu.
Önerilen Kütüphaneler & Araçlar
Yönetişim, Güvenceler ve Riskler
- Güvenlik ve regülasyon sınırı: Bu sistem yalnızca metin anonimleştirme amaçlı idari ve araştırma destek aracıdır; asla otonom klinik teşhis veya tıbbi karar verici sistem olarak KULLANILAMAZ.
- İnsan gözetimi zorunluluğu: Araştırma paylaşımı öncesinde 0.99 güven puanı altındaki tüm maskelemeler deterministik insan onayından geçmelidir.
- Hastane veri yönetişimi kuralı: Maskelenmemiş hasta kayıtlarının harici bulut API sistemlerine iletimini kesinlikle yasaklayın.
- Model tedarik zinciri: Klinik ağda rastgele kod çalıştırma riskini önlemek için SafeTensors veya imzalı ONNX model formatı zorunludur.