大規模言語モデルによる臨床テキストの非識別化

る技術的安全管理措置である[1]。医療分野における大規模言語モデル（LLM）の安対象となるPIIは、個人識別性の程度と潜在的な全な利活用には、学習および推論段階におけるプラ権利利益侵害の態様に応じて、複数の類型に分類さイバシー保護技術の確立が急務である。特に、診療れる。まず、氏名など、記述単体で特定の個人の識テキストに含まれる氏名等の個人識別情報の検出別に至ることができるものとしての識別子である。と除去（非識別化）は重要な課題である。本研究で次に、年齢、生年月日、住所といった、他の記述とは、擬似的な個人識別情報を付与した約28万件のの組み合わせにより特定の個人の識別に至ること日本語診療テキストからなる大規模なデータセットができる準識別子である。さらに、電話番号といっを構築した。このデータセットを用いて、130億パた連絡先情報のように、漏洩することで個人に直接ラメータの日本語医療特化LLMに対して教師あり被害が及ぶものや、他の情報との連結に用いられファインチューニングを行い、非識別化に特化したる連結符号、および個人情報保護法で定められる個モデルを開発した。結果、氏名等の個人特定性の高人識別符号といったものが含まれる。い記述（識別子）に対してF1値98.5%を達成すると重要な点として、PIIが有する個人識別性は文脈ともに、LLMベースの非識別化では文脈に応じたや母集団に依存した相対的な概念であり、特定の記柔軟な処理が可能であることが示唆された。述のPIIへの該当性を一律のルールベースで判定することは容易ではない。そのため、LLMなどを活