FedPref

FedPref 赋能放射学报告提取的协作式人工智能，无需共享数据

研究人员开发了 FedPref，一种新颖的联邦学习方法，旨在改进结构化放射学报告的提取。该方法允许数据有限或分布不均的机构通过训练 Qwen3_8B 模型的紧凑型适配器进行协作。FedPref 通过使用冻结的公共语言模型来提出提取内容，并使用本地注释对其进行排序，从而提高提取准确性，尤其是在较小的机构中，它只共享模型更新而不是原始数据。