論文の概要: TIDE 2.0: an open, model-agnostic engine for keyed de-identification of clinical notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07224v1
- Date: Mon, 05 Oct 2026 18:31:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.598633
- Title: TIDE 2.0: an open, model-agnostic engine for keyed de-identification of clinical notes
- Title（参考訳）: TIDE 2.0: 臨床ノートのキー付き再同定のためのオープン・モデルに依存しないエンジン
- Abstract要約: 我々は、MITライセンスのエンジンであるTIDE 2.0について、インターチェンジ可能な認識器とキー付き匿名化器の2つの分離可能なステージを提示する。
2つの機関の2つのゴールドアノテートコーパスでは、デフォルト設定が2番目の機関のコーパスで0.88、0.77のスパンレベルリコールに達し、精度は0.88、0.87となった。
認識者はゲート付リサーチユース契約の下で利用できるため、機関はそれぞれの環境内で両方の環境を実行、検査、拡張することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clinical notes capture most of what is documented about a patient's care, but they cannot be used for research until protected health information (PHI) is removed. De-identification is often treated as a detection problem. Detection alone is not sufficient: redaction strips clinical content along with identifiers, date blanking destroys the temporal intervals needed for longitudinal analysis, and assigning a fresh random surrogate at each occurrence breaks links between a patient's notes. We present TIDE 2.0, an MIT-licensed engine with two separable stages: an interchangeable recognizer and a keyed anonymizer. Both run on hardware the institution owns. Surrogates are generated cryptographically with no stored linkage table. Dates shift by a per-patient, interval-preserving offset; each value receives the same surrogate across all occurrences under a given key; and a release produced under a new key cannot be linked to earlier releases. We also release TIDE2-Sentry, a recognizer distilled from a large language model. On two gold-annotated corpora from two institutions, the default configuration reached span-level recall of 0.88 in-domain and 0.77 on the second institution's corpus, at precision 0.88 and 0.87. We report recall and precision per category alongside these aggregates. The engine is open source, and the recognizer is available under a gated research-use agreement, so institutions can run, inspect and extend both within their own environments.
- Abstract（参考訳）: 臨床ノートは患者のケアに関する記録のほとんどを捉えているが、保護された健康情報(PHI)が取り除かれるまで研究には使用できない。
脱識別はしばしば検出問題として扱われる。
検出だけでは十分ではない:リアクションは、識別子と共に臨床内容を取り除き、日付ブランクは経時的分析に必要な時間間隔を破壊し、各発生時に新しいランダムサロゲートを割り当てることで、患者のノート間のリンクを切断する。
我々は、2つの分離可能なステージを持つMITライセンスのエンジンであるTIDE 2.0について紹介する。
どちらも、その機関が所有するハードウェア上で動作する。
サロゲートは、格納されたリンクテーブルなしで暗号的に生成される。
それぞれの値は、所定のキーの下で発生したすべての事象に対して同じサロゲートを受け取り、新しいキーで生成されたリリースは、以前のリリースにリンクできない。
我々はまた、大きな言語モデルから蒸留された認識器であるTIDE2-Sentryをリリースする。
2つの機関の2つのゴールドアノテートコーパスでは、デフォルト設定が2番目の機関のコーパスで0.88、0.77のスパンレベルリコールに達し、精度は0.88、0.87となった。
本報告では,各カテゴリ毎のリコールと精度を,これらのアグリゲーションと共に報告する。
エンジンはオープンソースであり、認識器はゲート付リサーチユース契約の下で利用できるため、機関はそれぞれの環境内で実行し、検査し、拡張することができる。
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