Desidentificação de narrativas clínicas com modelos generativos de código aberto - Schneider, Elisa Terumi Rubel; Schneider, Fernando Henrique; Gumiel, Yohan Bonescki; Cintho, Lilian Mie Mukai; Pagano, Adriana; Paraiso, Emerson Cabrera; Rebelo, Marina de Sa; Gutierrez, Marco Antonio; Krieger, Jose Eduardo; Moro, Claudia (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivos: A desidentificação de narrativas clínicas é essencial para proteger a privacidade dos pacientes e garantir a conformidade com as regulamentações. No entanto, é uma tarefa complexa devido aos distintos tipos de entidades a serem desidentificadas e à necessidade de processar os textos localmente, por questões de segurança e privacidade. Métodos: Este artigo apresenta um estudo experimental sobre desidentificação de narrativas clínicas utilizando modelos generativos de código aberto, que podem ser executados localmente. Resultados: Avaliamos a eficácia de cinco modelos de linguagem, comparando-os ao GPT-4, um modelo proprietário. Os modelos foram avaliados com base na precisão, recall e F-score. Nossos resultados preliminares indicam que, embora o GPT-4 tenha atingido o melhor desempenho, o modelo aberto Llama3, da Meta, demonstrou robustez e eficácia nesta tarefa. Conclusão: O estudo contribui para o campo ao fornecer insights sobre o desempenho de diferentes modelos na anonimização de narrativas clínicas.