本研究提出了一种利用掩码语言模型生成合成自由文本医学记录的方法，旨在平衡隐私保护与信息多样性。该系统能够保留关键医疗信息，降低重识别风险，生成高质量、灵活的合成数据，适用于隐私保护的数据研究和应用。