Training

Aan de slag met trefwoordextractie uit meldingen

  • 9 september 2019
  • 5 reacties
  • 168 Bekeken

Reputatie 5
Badge +1
Trefwoordextractie kan je helpen om diepgaander inzicht te krijgen in meldingen, om eerder trends te spotten, en om gerichter te kunnen zoeken naar meldingen.

In dit document leggen we uit wat je moet doen om binnen jouw organisatie aan de slag te gaan met trefwoordextractie binnen Melden & Analyseren, en laten we zien hoe je het kunt toepassen in de praktijk.

5 reacties

Reputatie 5
Badge +1
@Silvia van Gils : het uitsluiten van specifieke tekstvelden (zoals die waar jullie via de HL7 koppeling de patientnaam in opslaan) zou op zich wel bespreekbaar zijn. We hebben er voor gekozen om die optie in beginsel weg te laten om het qua beheer eenvoudig te houden en omdat je hoe dan ook tóch de discussie aan zou moeten over persoonsgegevens in het 'beschrijving' veld.

Ik ben benieuwd naar de uitkomst van het intern overleg!
Reputatie 6
Badge +1
Dank je wel voor je reactie @hleijen. Mooi dat jullie de beer al aan hadden zien komen :-)

Ik begrijp dat namen in de beschrijving lastig is en dat is ook wel een verantwoordelijkheid van de ons als instelling en onze invullers. Patiëntnummers en personeelsnummers zijn inderdaad numerieke velden. We halen op basis van het patiëntnummer wel met een HL7-koppeling naam, voorletter etc. van de patiënt op en dat worden wel tekstvelden.

Ik ga jouw informatie en het document met toelichting intern meenemen als we deze optie gaan bespreken.
Hopelijk krijgen we de beer in zijn hok, want het is een veelbelovende functionaliteit!
Reputatie 5
Badge +1
Het document met toelichting over het versturen van data naar de cloud staat hier: https://webshare.iprova.nl/f7nqsntt1y883qk2/Document.aspx
Reputatie 5
Badge +1
@Silvia van Gils ja, die beer op de weg hadden wij wel verwacht ;-)
Vanuit de training wordt daarom gelinkt naar een document wat er wat meer info over geeft, maar ik zal de vraag hier ook beantwoorden.
Wat er naar de trefwoord-extractie service wordt gestuurd is:
  • alle velden op het meldformulier van een melding, van de veldtypes Tekst en Tekst met opmaak.
  • Tekst die wordt ingevuld in het "anders, namelijk" tekstveld bij lijstvelden waarbij de "anders, namelijk" optie wordt aangeboden
Dat betekent bijvoorbeeld dat als je een apart veld (van type Numeriek) hebt voor het patiëntnummer, dat níet mee wordt verstuurd. Tekstvelden dus wel, en in iProva versie 5.12.0 hebben we verder geen instelmogelijkheden om daarbij zelf nog bepaalde velden te kunnen uitsluiten.

De essentie van het probleem zit hem doorgaans in de beschrijving van het het (bijna-) incident in eigen woorden. In de meeste zorginstellingen is het geloof ik beleid dat daar in generieke termen wordt gesproken (de patiënt; de heer; mevr. ) - maar de praktijk is doorgaans dat er toch wel eens namen of rugnummers voorkomen in die tekst.
Dit lossen we niet op door vóór het versturen van de teksten naar de cloud service velden weg te filteren - want als je het hele 'beschrijving' veld weglaat, dan houdt je niet zinvols over om trefwoorden uit te halen.

We zijn overigens wel actief aan het onderzoeken of we het herkennen en wissen van persoonsnamen kunnen inbouwen ín de pijplijn voor trefwoordextractie.
Daarmee zouden we kunnen voorkomen dat er persoonsnamen terecht komen ín de trefwoorden. Dat gebeurt nu overigens al heel weinig - maar we maken die kans graag nog kleiner.
Voor het versturen naar de cloud maakt het echter geen verschil: pas als de gegevens in de cloud zijn, kunnen we er een scala aan slimme technieken op loslaten om die anonimisering uit te voeren.
Reputatie 6
Badge +1
Voor het werken met trefwoorden moet je toestemming geven voor het versturen van gegevens naar de trefwoord-extractie service in de cloud. Welke gegevens worden naar de cloud verzonden en heb je hier invloed op? (on premise versie)

Kun je bijvoorbeeld velden met namen van patiënten / medewerkers en patiëntnummers excluderen?

Dit maakt het misschien voor de privacy officer en security officer makkelijker om net zo enthousiast te worden over deze mogelijkheden als wij initieel zijn 😀

Reageer