BERT-модель для разметки номеров медицинских записей, диагнозов и лекарств в клиническом тексте при проверке обезличивания.
7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Synthetic PHI Detector — модель Stanford AIMI, дообученная на синтетических клинических шаблонах, полученных из Synthea, для токенной классификации медицинских сущностей. Она размечает три типа сущностей: номера медицинских записей, диагнозы и лекарственные препараты; метки BIO задаются в конфигурации модели. Модель построена на BERT, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Она предназначена для поиска клинической информации, требующей проверки при обезличивании медицинских документов. В описанном наборе из 5997 примеров заявлен строгий F1 1,0 для каждого типа и в целом, однако синтетические шаблоны не охватывают все форматы документов, учреждений и идентификаторов. Возможны пропуски и ложные срабатывания; результат не гарантирует соответствие требованиям и требует человеческой проверки и дополнительных средств контроля. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.
Сценарии применения
поиск номеров медицинских записей в клинических документах
выделение диагнозов из медицинских записей
поиск упоминаний лекарств в клиническом тексте
предварительная проверка медицинских документов перед обезличиванием
Ограничения
Синтетические шаблоны не охватывают все стили документов, учреждения и форматы идентификаторов, поэтому возможны ложные срабатывания и пропуски. Модель не гарантирует соответствие требованиям обезличивания и должна применяться вместе с проверкой человеком и дополнительными средствами контроля.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
This token-classification model was fine-tuned from StanfordAIMI/stanford-deidentifier-base using
Synthetic Synthea-derived clinical templates. It recognizes three entity types
with the BIO labels stored in config.json.
Training examples: 5997
Entity
Strict seqeval F1
MEDICAL_RECORD
1.0000
DIAGNOSIS
1.0000
MEDICATION
1.0000
Overall strict seqeval F1: 1.0000
Limitations
Synthetic templates do not represent every institution, document style, or
identifier format. False negatives and false positives are expected. This
model assists PHI detection and is not a compliance guarantee or substitute
for human review and layered detection controls.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров