論文の概要: Generating Synthetic Free-text Medical Records with Low Re-identification Risk using Masked Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09831v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 11:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-18 13:22:58.021776
• Title: Generating Synthetic Free-text Medical Records with Low Re-identification Risk using Masked Language Modeling
• Title（参考訳）: マスケッド言語モデリングを用いた低再同定リスクを有する合成自由テキスト医療記録の生成
• Authors: Samuel Belkadi, Libo Ren, Nicolo Micheletti, Lifeng Han, Goran Nenadic,
• Abstract要約: Masked Language Modeling (MLM) を用いた合成自由テキスト医療記録を生成するシステムを提案する。 本システムは,重要な多様性を導入し,再識別リスクを最小限に抑えつつ,記録の重要な情報を保存するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.193782515824411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a system that generates synthetic free-text medical records, such as discharge summaries, admission notes and doctor correspondences, using Masked Language Modeling (MLM). Our system is designed to preserve the critical information of the records while introducing significant diversity and minimizing re-identification risk. The system incorporates a de-identification component that uses Philter to mask Protected Health Information (PHI), followed by a Medical Entity Recognition (NER) model to retain key medical information. We explore various masking ratios and mask-filling techniques to balance the trade-off between diversity and fidelity in the synthetic outputs without affecting overall readability. Our results demonstrate that the system can produce high-quality synthetic data with significant diversity while achieving a HIPAA-compliant PHI recall rate of 0.96 and a low re-identification risk of 0.035. Furthermore, downstream evaluations using a NER task reveal that the synthetic data can be effectively used to train models with performance comparable to those trained on real data. The flexibility of the system allows it to be adapted for specific use cases, making it a valuable tool for privacy-preserving data generation in medical research and healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Masked Language Modeling (MLM) を用いて,退院要約,入院ノート,医師対応など,人工的なフリーテキスト医療記録を生成するシステムを提案する。 本システムは,重要な多様性を導入し,再識別リスクを最小限に抑えつつ,記録の重要な情報を保存するように設計されている。 このシステムは、Philterを使って保護された健康情報(PHI)をマスクし、次いで、重要な医療情報を保持するための医療エンティティ認識(NER)モデルを組み込む。 総合的な可読性に影響を与えることなく, 合成出力の多様性と忠実性のトレードオフをバランスさせるために, マスク比とマスク充填技術について検討した。 以上の結果から,HIPAA準拠のPHIリコール率0.96と0.035の低い再同定リスクを達成しつつ,高品質な合成データを生成することが可能であることが示唆された。 さらに、NERタスクを用いた下流評価では、実際のデータでトレーニングされたモデルに匹敵するパフォーマンスで、合成データを効果的にトレーニングすることができる。 システムの柔軟性により、特定のユースケースに適応することが可能になり、医療研究や医療応用におけるプライバシー保護データ生成の貴重なツールとなる。

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