論文の概要: Secure On-Premise Deployment of Open-Weights Large Language Models in Radiology: An Isolation-First Architecture with Prospective Pilot Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22768v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 17:38:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.165855
- Title: Secure On-Premise Deployment of Open-Weights Large Language Models in Radiology: An Isolation-First Architecture with Prospective Pilot Evaluation
- Title（参考訳）: 放射線学におけるオープンウェイト大規模言語モデルのセキュア・オン・プレミス展開: パイロット評価を先取りした孤立型アーキテクチャ
- Abstract要約: 提案された分離ファーストのオンプレミスアーキテクチャは、規制境界を克服することを可能にする。
このシステムはvLLMを介してオープンウェイトなDeepSeek-R1モデルを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.427162122010216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: To design, implement, evaluate, and report on the regulatory requirements of a self-hosted LLM infrastructure for radiology adhering to the principle of least privilege, emphasizing technical feasibility, network isolation, and clinical utility. Materials and Methods: The isolation-first, containerized LLM inference stack relies on strict network segmentation, host-enforced egress filtering, and active isolation monitoring preventing unauthorized external connectivity. An accompanying deployment package provides automated isolation and hardening tests. The system served the open-weights DeepSeek-R1 model via vLLM. In a one-week pilot phase, 22 residents and radiologists were free to use 10 predefined prompt-templates whenever they considered them useful in daily work. Afterward, they rated clinical utility and system stability on an 0-10 Likert scale and reported observed critical errors in model output. Results: The applied institutional governance pathway achieved approval from clinic management, compliance, data protection and information security officers for processing unanonymized PHI. The system was rated stable and user friendly during the pilot. Source text-anchored tasks, such as report corrections or simplifications, and radiology guideline recommendations received the highest utility ratings, whereas open-ended conclusion generation based on findings resulted in the highest frequency of critical errors, such as clinically relevant hallucinations or omissions. Conclusion: The proposed isolation-first on-premise architecture enabled overcoming regulatory borders, showed promising clinical utility in text-anchored tasks and is the current base to serve open-weights LLMs as an official service of a German University Hospital with over 10,000 employees. The deployment package were made publicly available (https://github.com/ukbonn/ukb-gpt).
- Abstract（参考訳）: 目的:最小特権の原則に固執し,技術的実現可能性,ネットワーク分離,臨床的有用性を重視した,自己ホスト型LLMインフラの設計,実装,評価,及び放射線学の規制要件の報告を行う。
Materials and Methods: 分離ファーストでコンテナ化されたLLM推論スタックは、厳密なネットワークセグメンテーション、ホスト強化のエグレスフィルタリング、非許可の外部接続を防ぐためのアクティブなアイソレーション監視に依存しています。
付属するデプロイメントパッケージは、自動分離とハードニングテストを提供する。
このシステムはvLLMを介してオープンウェイトなDeepSeek-R1モデルを提供する。
1週間のパイロット期間において、22人の住民と放射線技師は、毎日の作業で役に立つと考えるたびに、事前に定義された10のプロンプトテンプレートを自由に使用できた。
その後,0-10Likertスケールの臨床的有用性およびシステム安定性を評価し,モデル出力の致命的誤差を報告した。
結果:無匿名PHI処理のための診療所管理,コンプライアンス,データ保護,情報セキュリティ担当者の承認を得た。
システムは安定しており、パイロットの間はユーザーフレンドリーだった。
報告の修正や簡易化、放射線学ガイドラインの勧告などの原文編集作業は、最も有効性の高い評価を受けたのに対し、発見に基づくオープンエンドの結論生成は、臨床的に関連する幻覚や欠落などの致命的なエラーの頻度が最も高い結果となった。
結論: 提案された分離ファーストのオンプレミスアーキテクチャは,規制境界を克服し,テキスト編集作業において有望な臨床的有用性を示し,ドイツ大学病院の1万人以上の職員を対象とした公式サービスとして,オープンウェイトLSMを提供するための現在の基盤である。
デプロイメントパッケージが公開された(https://github.com/ukbonn/ukb-gpt)。
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