MedVidDeID: Protección de la privacidad en las grabaciones de video de encuentros clínicos

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• Visión por computadora
• Procesamiento del lenguaje natural

Sus antecedentes:

• Los datos de audio-video (AV) en el cuidado de la salud presentan desafíos de privacidad debido a la Información de Salud Protegida (PHI).
• Los métodos tradicionales de desidentificación son insuficientes para los datos AV, que contienen caras, voces y detalles ambientales.
• Minimizar el esfuerzo humano en la desidentificación es crucial para la preservación eficiente de la privacidad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una tubería automatizada para la desidentificación de los datos de asistencia sanitaria AV.
• Minimizar el esfuerzo humano al tiempo que garantiza la desidentificación exitosa de la PHI.
• Crear una solución híbrida que equilibre la privacidad y la utilidad de los datos.

Principales métodos:

• Una tubería de seis etapas que combina herramientas de código abierto y nuevos métodos: extracción de transcripción (WhisperX), desidentificación de transcripción (PHIlter), limpieza de audio, desidentificación de video (detección de postura / desenfoque de YOLOv11), recombinación de audio y video y control de calidad manual.
• Se desarrollaron dos estrategias de desidentificación: Preservación de la privacidad de precisión (PPP) y Preservación de la privacidad codiciosa (GPP).
• La evaluación utilizó 10 horas de grabaciones clínicas AV simuladas.

Principales resultados:

• La tubería MedVidDeID logró una tasa de éxito del 50% en el modo PPP y una tasa de éxito del 97,5% en el modo GPP.
• En comparación con los métodos manuales, la tubería redujo el tiempo de desidentificación en un 26,7% (PPP) y un 64,2% (GPP) para un segmento de 15 minutos.
• La tubería demostró eficiencia en la desidentificación de los datos de atención médica AV.

Conclusiones:

• La tubería MedVidDeID proporciona un enfoque eficiente e híbrido para la privacidad de los datos de atención médica AV.
• El trabajo futuro tiene como objetivo reducir los errores y minimizar la intervención humana en el proceso de desidentificación.
• Esta solución apoya el uso seguro de los datos AV en la atención clínica, la capacitación y la investigación.