Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Automated de-identification of linguistically-diverse clinical narratives: a retrospective, multi-agent AI framework development and validation study in a global health surveillance network

Yi Guo, Salman Seyedi, Sudeshna Das, Jeanne Powell, Kiersten Campbell, Mohammad Zahid Hossain, Rajib Biswas, Qazi Sadeq-ur Rahman, Gezahegn Mengesha, Lavender Owiti, Arsénio Nhacolo, Corssino Tchavana, Arlindo Malheia, Anthony Tobias Okoro, I. Abam Arikpo, Martin Meremikwu, Abdul Momin Kazi, Raheel Allana, Francis Sesay, Othman A. Bah, Ikechukwu Ogbuanu, Kimberleigh Storath, Imaan Dunn, Siobhan Johnstone, Katherine Maher, Shailesh Nair, Upal Nath, Matthew A. Reyna, Reza Sameni, A Sarker

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8Institutions déclarées
6Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, Éthiopie, Kenya, Mozambique, Nigéria, Afrique du Sud. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Automated de-identification of linguistically-diverse clinical narratives: a retrospective, multi-agent AI framework development and validation study in a global health surveillance network
Date Crossref
27/05/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
posted-content

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Les institutions déclarées

Emory UniversityHaramaya UniversityKenya Medical Research InstituteManhiça Health Research CentreUniversity of CalabarArc of the United StatesUniversity of the WitwatersrandThe Task Force for Global Health

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