符合 GDPR 的治疗师-患者对话收集
计算与语言
2022-11-23 v1
摘要
根据世界卫生组织（WHO）提供的全球疾病负担清单，精神障碍是最令人衰弱的疾病之一。为提高近年来的诊断与治疗效果，研究者试图识别个体生物标志物。然而，收集神经生物学数据成本高且耗时。作为临床常规中已有的另一潜在信息来源，是治疗师-患者对话。尽管已有一些开创性工作研究语言作为各种治疗参数（例如患者-治疗师联盟）预测因子的作用，但尚无大规模研究。开展这些研究的主要障碍是缺乏训练机器学习模型所需的大规模数据集。尽管这些对话是临床医生的日常工作，但收集它们通常受限于各种伦理（数据使用目的）、法律（数据隐私）和技术（数据格式）限制。其中一些限制是治疗对话领域特有的，例如匿名化难度增加或录音转写。本文中，我们详述了在欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）下于精神科诊所启动治疗师-患者对话收集所面临的挑战，目标是将数据用于自然语言处理（NLP）研究。我们概述了流程中的每一步，并指出潜在陷阱，以推动该领域的进一步研究。
引用
@article{arxiv.2211.12360,
title = {GDPR Compliant Collection of Therapist-Patient-Dialogues},
author = {Tobias Mayer and Neha Warikoo and Oliver Grimm and Andreas Reif and Iryna Gurevych},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12360},
year = {2022}
}