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*Sécurité avant tout : Vos fichiers sont traités de manière sécurisée et supprimés immédiatement. Créez un compte pour gérer vos fichiers et vos paramètres de caviardage. Cette démo ne traite que la première page. Créer un compte pour un caviardage complet.
Contrairement aux champs structurés, les notes cliniques contiennent du PHI éparpillé dans le langage naturel : « Rencontré M. Müller le 12 mars à l'hôpital universitaire de Lausanne. » Identifier chaque instance manuellement sur des centaines de pages est lent et sujet aux erreurs.
Azure AI Language utilise la compréhension contextuelle pour trouver noms, lieux, dates et organisations en texte libre. Combiné aux patterns « Toujours caviarder » pour identifiants spécifiques à l'institution (MRN, numéros de chambre), la couverture atteint typiquement 95%+ en une seule passe.
Résumés de sortie, notes d'évolution, lettres de consult — seul ou lot.
Personne, Date, Adresse, Organisation, Téléphone, E-mail.
Pour usage recherche, auditez un échantillon avant le traitement de masse.
Notes désidentifiées prêtes pour usage externe.
Les datasets d'entraînement NLP nécessitent souvent une narrative clinique réelle avec tout PHI retiré. Caviardez en masse des milliers de notes par lots tout en gardant le contenu clinique pour l'entraînement de modèles.
Oui — les deux sont détectés comme entités « Personne ». Vous pouvez garder les noms médecins visibles en les ajoutant aux « Termes exclus ».
Les abréviations ne sont pas des PII et ne sont pas masquées.
Non — les identifiants implicites demandent du jugement humain. Utilisez des masques manuels Studio pour ces cas.