論文の概要: DeID-GPT: Zero-shot Medical Text De-Identification by GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11032v2
• Date: Thu, 21 Dec 2023 16:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 19:21:20.565926
• Title: DeID-GPT: Zero-shot Medical Text De-Identification by GPT-4
• Title（参考訳）: DeID-GPT:GPT-4によるゼロショット医療用テキストの同定
• Authors: Zhengliang Liu, Yue Huang, Xiaowei Yu, Lu Zhang, Zihao Wu, Chao Cao, Haixing Dai, Lin Zhao, Yiwei Li, Peng Shu, Fang Zeng, Lichao Sun, Wei Liu, Dinggang Shen, Quanzheng Li, Tianming Liu, Dajiang Zhu, Xiang Li
• Abstract要約: 我々は新しいGPT4対応脱識別フレームワーク(DeID-GPT)を開発した。 開発したDeID-GPTは,非構造化医用テキストからの個人情報のマスキングにおいて,高い精度と信頼性を示した。 本研究は,ChatGPTおよびGPT-4を医療用テキストデータ処理および非識別に利用した最初期の1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.36535668574804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The digitization of healthcare has facilitated the sharing and re-using of medical data but has also raised concerns about confidentiality and privacy. HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) mandates removing re-identifying information before the dissemination of medical records. Thus, effective and efficient solutions for de-identifying medical data, especially those in free-text forms, are highly needed. While various computer-assisted de-identification methods, including both rule-based and learning-based, have been developed and used in prior practice, such solutions still lack generalizability or need to be fine-tuned according to different scenarios, significantly imposing restrictions in wider use. The advancement of large language models (LLM), such as ChatGPT and GPT-4, have shown great potential in processing text data in the medical domain with zero-shot in-context learning, especially in the task of privacy protection, as these models can identify confidential information by their powerful named entity recognition (NER) capability. In this work, we developed a novel GPT4-enabled de-identification framework (``DeID-GPT") to automatically identify and remove the identifying information. Compared to existing commonly used medical text data de-identification methods, our developed DeID-GPT showed the highest accuracy and remarkable reliability in masking private information from the unstructured medical text while preserving the original structure and meaning of the text. This study is one of the earliest to utilize ChatGPT and GPT-4 for medical text data processing and de-identification, which provides insights for further research and solution development on the use of LLMs such as ChatGPT/GPT-4 in healthcare. Codes and benchmarking data information are available at https://github.com/yhydhx/ChatGPT-API.
• Abstract（参考訳）: 医療データのデジタル化は、医療データの共有と再利用を促進する一方で、機密性やプライバシーに関する懸念も提起している。 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) は、医療記録の拡散前に再識別情報を削除することを義務付けている。 したがって、医療データ、特に自由テキスト形式のデータを識別するための効率的かつ効率的なソリューションが必要である。 ルールベースと学習ベースの両方を含む様々なコンピュータ支援の非識別手法が従来から開発・使用されてきたが、これらのソリューションは依然として一般化性に欠けており、様々なシナリオに応じて微調整する必要がある。 chatgptやgpt-4といった大規模言語モデル(llm)の進歩は、医療領域におけるテキストデータをゼロショットのインコンテキスト学習で処理する上で、特にプライバシ保護のタスクにおいて、その強力な名前付きエンティティ認識(ner)能力によって機密情報を識別できるため、大きな可能性を秘めている。 本研究では,識別情報を自動的に識別・削除する新しいGPT4対応脱識別フレームワーク (`DeID-GPT) を開発した。 既存の医用テキストデータ復号化手法と比較して,本研究で開発されたDeID-GPTは,原文の構造と意味を保ちながら,非構造化医用テキストから個人情報を隠蔽する上で,最も正確かつ顕著な信頼性を示した。 本研究は, chatgpt や gpt-4 を医療用テキストデータ処理や非識別に活用した最初期の例であり, chatgpt/gpt-4 などの llm の使用に関するさらなる研究とソリューション開発への洞察を提供する。 コードとベンチマークデータ情報はhttps://github.com/yhydhx/ChatGPT-APIで公開されている。

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