Ochrana súkromia pri destilácii veľkých jazykových modelov pre zlepšené skórovanie multimorbidity

Výskumný tím vyvinul nový spôsob, ako bezpečne využívať veľké jazykové modely (LLM) v zdravotníctve bez ohrozenia pacientskych údajov. Metóda spočíva v prenose klinických poznatkov z pokročilých LLM modelov do menších, kompaktných modelov pomocou syntetických údajov, ktoré zachovávajú charakteristiky reálnych pacientov z UK Biobanku bez expozície skutočných osobných informácií. Tento prístup dosiahol vysokú kvalitu prenosu poznatkov s koreláciou 0,75-0,89. Skóre multimorbidity vytvorené týmto spôsobom zlepšilo predpovedanie prežitia pacientov s indexom až 0,91 a vykazovalo vyššiu genetickú dedičnosť (približne 0,05). Výskum demonštruje bezpečný a právne kompatibilný spôsob, ako aplikovať veľké jazykové modely v rozsiahlych zdravotníckych aplikáciách.