通过对风险的关键评估，以大型语言模型实现强大的隐私保护
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究探讨将电子病历（EHRs）和自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLMs）相结合，以改善医疗数据管理和患者护理，重点是利用先进模型创建安全的、符合 HIPAA 标准的合成患者笔记用于生物医学研究。
本文介绍了在MEDIQA-Chat 2023共享任务中使用预训练语言模型和大型语言模型生成临床笔记的方法，两种方法在自动指标上表现出色并获得高排名。专业人士的审查表明，基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记受欢迎，有潜力用于自动生成医生-患者对话中的笔记。
