sebis at ArchEHR-QA 2026: 在单笔记本电脑上进行多少本地化评估？
计算与语言
2026-03-31 v2
摘要
对电子健康记录（EHR）进行临床问答有助于提高医生和患者获取相关医疗信息的效率。然而，许多近期方法依赖大型云端模型，在因隐私限制和计算需求难以在临床环境中部署。在本工作中，我们研究了在限制仅使用单台笔记本电脑的情况下，基于 grounding 的 EHR 问答能被推进到什么程度。我们参加了 ArchEHR-QA 2026 共享任务的全部四个子任务，并评估了几种设计可在商品硬件上运行的方案。所有实验均在本地进行，不依赖外部 API 或云基础设施。我们的结果表明，此类系统可以在共享任务排行榜上实现具有竞争力的性能。特别是，我们的提交在两个子任务中表现超过平均水平，我们还观察到，经过适当配置后，较小的模型可以接近体量更大的系统性能。这一发现表明，基于当前模型和商品硬件的，完全在本地运行的隐私保护 EHR 问答系统是可行的。源代码可在 https://github.com/ibrahimey/ArchEHR-QA-2026 获取。
引用
@article{arxiv.2603.13962,
title = {sebis at ArchEHR-QA 2026: How Much Can You Do Locally? Evaluating Grounded EHR QA on a Single Notebook},
author = {Ibrahim Ebrar Yurt and Fabian Karl and Tejaswi Choppa and Florian Matthes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13962},
year = {2026}
}