#眼科临床实体识别

联邦学习与大语言模型在眼科临床实体识别中的比较研究

临床命名实体识别（NER）是提取临床文本中结构化数据的关键技术，但跨机构的模型泛化能力一直是个难题。本研究对比了两种方法：联邦学习（FL）和大语言模型（LLM）。通过在斯坦福大学（美国）和莫菲尔德眼科医院（英国）的眼科记录中提取视力数据，使用基于BERT的模型、FL策略（FedAvg, STWT）和LLM（Llama-3-70B, Mixtral-8x7B）进行评估。结果显示，联邦学习显著提高了模型的泛化能力，其中STWT在稳定性和准确性上优于FedAvg。而大语言模型在莫菲尔德数据上表现优异，但在结构化的斯坦福数据上表现不佳。这些发现突显了联邦学习在跨机构学习中的有效性，同时也揭示了大语言模型在特定领域内的局限性。