[論文レビュー] Report of the Medical Image De-Identification (MIDI) Task Group -- Best Practices and Recommendations

David Clunie, Adam E. Flanders+17 more|PubMed|Mar 18, 2023

Digital Radiography and Breast Imaging参考文献 236被引用数 12

ひとこと要約

この報告書は、DICOMデータと関連オブジェクトを含む医用画像を技術的に非識別化し、再識別リスクを最小化しつつ無制限の公開共有を可能にするためのベストプラクティスを概説し、適用範囲と制限を明確にしています。

ABSTRACT

This report addresses the technical aspects of de-identification of medical images of human subjects and biospecimens, such that re-identification risk of ethical, moral, and legal concern is sufficiently reduced to allow unrestricted public sharing for any purpose, regardless of the jurisdiction of the source and distribution sites. All medical images, regardless of the mode of acquisition, are considered, though the primary emphasis is on those with accompanying data elements, especially those encoded in formats in which the data elements are embedded, particularly Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM). These images include image-like objects such as Segmentations, Parametric Maps, and Radiotherapy (RT) Dose objects. The scope also includes related non-image objects, such as RT Structure Sets, Plans and Dose Volume Histograms, Structured Reports, and Presentation States. Only de-identification of publicly released data is considered, and alternative approaches to privacy preservation, such as federated learning for artificial intelligence (AI) model development, are out of scope, as are issues of privacy leakage from AI model sharing. Only technical issues of public sharing are addressed.

研究の動機と目的

• 医用画像の無制限な公開共有を可能にするための再識別リスクの低減を動機づける。
• 特に埋め込みDICOMデータを含む医用画像と関連データ要素の適用範囲を定義しつつ、除外事項に留意する。
• 公開リリースのための非識別化技術のベストプラクティスと推奨事項を概説する。
• 含まれない事項を明確にする（例えば連邦学習、AIモデルのプライバシー漏洩など）と、公開共有の技術的課題に焦点を当てる。
• MIDI互換の非識別化を展開する実務者のための総合的な技術参照を提供する。

提案手法

• 医用画像および関連データ要素の非識別化の技術的側面を強調する。
• 画像および画像に類似するオブジェクト（例: Segmentations, Parametric Maps, RT Dose objects）と関連する非画像オブジェクト（例: Structure Sets, Plans, Dose Volume Histograms, Structured Reports, Presentation States）を考慮する。
• 適用範囲は公開リリースされたデータに限定され、連邦学習やAIモデルのプライバシー漏洩のようなアプローチを除外する。
• 実用的な指針として、許容される非識別化リスクを達成するためのベストプラクティスと推奨事項を提供する。
• 形式と埋め込みデータ要素に対応し、特にDICOMに留意する。
• 取得モードとデータ埋込み間で技術手順を標準化することを目指す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 医用画像と関連データの公開共有を安全に行うために、十分な非識別化リスク低減とは何か。
• RQ2 価値を損なうことなく、DICOMおよび関連オブジェクトに埋め込まれたデータ要素をどのように非識別化すべきか。
• RQ3 公開リリースに関する MIDI の範囲と、他のプライバシー保護アプローチとの境界はどこか。
• RQ4 モダリティとデータタイプを横断して MIDI を標準化するために、実務者に推奨できるベストプラクティスは何か。

主な発見

• 報告書は医用画像と付随データを非識別化するのに必要な技術的側面に焦点を当てている。
• DICOM内の埋め込みデータ要素と、画像に類似するオブジェクトおよび非画像オブジェクトを強調している。
• 公開リリースに適用範囲を限定し、連邦学習やAIモデルのプライバシー漏洩のようなプライバシー保護アプローチを除外する。
• 安全な公開共有のための技術的 MIDI 実装に関するベストプラクティスと推奨事項を提供する。
• 生データ画像だけでなく、画像に類似するオブジェクトやプレゼンテーション状態を含む幅広いデータタイプをカバーしている。
• さまざまな取得モードでの MIDI の総合的な技術参照として機能する。