Anonimização de Textos Clínicos Utilizando LLM - Pereira, Arthur M.; Martins, Leonardo F.; Sartes, Laisa M. A.; Almeida, Larissa F. de; Bernardino, Heder S.; Souza, Jairo F. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
O uso de dados no treinamento de modelos é essencial para avanços na saúde, viabilizando um tratamento mais personalizado. A anonimização de textos terapêuticos protege a privacidade dos pacientes diante da digitalização crescente. Métodos tradicionais, embora eficazes, podem reduzir a utilidade dos dados e falhar na anonimização contextual. Este estudo propõe um método baseado em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), combinando reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e reformulação textual para garantir coerência e anonimização contextual. Testado em transcrições terapêuticas, o método demonstrou alta precisão na remoção de informações sensíveis sem comprometer a integridade textual,se tornando aplicável a diferentes contextos.