病院間の放射線画像データ共有のための、ユーティリティを維持する脱識別パイプライン
arXiv cs.CV / 2026/4/9
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要点
- 本論文は、医療AIモデルの学習に必要な臨床的に重要な情報（信号）を失うことなく、病院間での放射線画像データ共有を可能にすることを目的とした、ユーティリティを維持する脱識別パイプライン（UPDP）を提案する。
- UPDPは、プライバシーに敏感な用語のブラックリストと、病理に関連する用語のホワイトリストを用い、プライバシーを除去しつつ病理情報を保持した合成の放射線画像の対応物を生成する。
- さらに、IDフィルタリングされたレポートも扱うことで、得られた脱識別画像とテキストを病院間で安全に共有し、下流のモデル開発・評価に活用できるようにする。
- 公開されている胸部X線ベンチマークでの実験では、身元に関係する情報の強力な除去が確認され、診断精度についても競争力のある性能を維持する一方で、身元関連の精度は低下する。
- 病院間の実験では、脱識別して共有したデータと各病院にローカルにあるデータを組み合わせることで、ローカルデータのみを用いる場合と比べて性能が向上する。
