arXiv · cs.CL· Sina Daneshgar·· 2 天前AI 评分40
EdgeDeID：无需真实患者数据训练的 0.6B 临床去标识化模型
EdgeDeID: A 0.6B Clinical De-identifier Trained Without Real Patient Data
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Sina Daneshgar
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.33839v1
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AI 导读
EdgeDeID 是一个 0.6B 参数的本地运行临床去标识化模型，训练全程不使用真实患者文本，由三个 LLM 教师生成合成笔记再统一标注。在 100 篇人工核验的合成域内基准上达到 0.994 micro-F1，99% 的笔记无遗漏标识符，而八个现成系统中最强者仅为 0.857 和 12%；量化后在 CPU 上仅占 615 MB。但在 MIMIC ICU 护理笔记上 F1 降至 0.48，三个手写上下文示例可回升 0.08 F1。
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