/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
stanford-deidentifier-base
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

fine_tuned_standford_PHI

Разметка токеновТекст → label3 профессии

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Synthetic PHI Detector

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

EntityStrict seqeval F1
MEDICAL_RECORD1.0000
DIAGNOSIS1.0000
MEDICATION1.0000

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
b281c09

0 моделей