論文の概要: Transparency-First Medical Language Models: Datasheets, Model Cards, and End-to-End Data Provenance for Clinical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19191v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 04:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.177443
• Title: Transparency-First Medical Language Models: Datasheets, Model Cards, and End-to-End Data Provenance for Clinical NLP
• Title（参考訳）: 透明性第一医療用言語モデル:臨床NLPのためのデータシート、モデルカード、エンドツーエンドデータ提示
• Abstract要約: TeMLMは、臨床言語モデルのための透明性第一のリリースアーティファクトのセットである。 大規模な合成NLPデータセットであるTechnetium-Iのアーティファクトをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce TeMLM, a set of transparency-first release artifacts for clinical language models. TeMLM unifies provenance, data transparency, modeling transparency, and governance into a single, machine-checkable release bundle. We define an artifact suite (TeMLM-Card, TeMLM-Datasheet, TeMLM-Provenance) and a lightweight conformance checklist for repeatable auditing. We instantiate the artifacts on Technetium-I, a large-scale synthetic clinical NLP dataset with 498,000 notes, 7.74M PHI entity annotations across 10 types, and ICD-9-CM diagnosis labels, and report reference results for ProtactiniumBERT (about 100 million parameters) on PHI de-identification (token classification) and top-50 ICD-9 code extraction (multi-label classification). We emphasize that synthetic benchmarks are valuable for tooling and process validation, but models should be validated on real clinical data prior to deployment.
• Abstract（参考訳）: 臨床言語モデルのための透明性優先リリースアーティファクトであるTeMLMを紹介する。 TeMLMは、前兆、データ透明性、モデリング透明性、ガバナンスを単一のマシンチェック可能なリリースバンドルに統合する。 アーティファクトスイート(TeMLM-Card,TeMLM-Datasheet,TeMLM-Provenance)と,監査を繰り返すための軽量な適合チェックリストを定義する。 ICD-9-CM (ProtactiniumBERT:約1億のパラメータ) のPHI識別(トークン分類)と上位50のICD-9コード抽出(複数ラベル分類)の基準結果について報告する。 総合ベンチマークは、ツールやプロセスの検証に有用であるが、デプロイ前に実際の臨床データに基づいてモデルを検証すべきである、と強調する。

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