可本地部署的小型语言模型用于急诊科决策支持：微调策略的系统性基准测试

英文标题：Locally Deployable Small Language Models for Emergency Department Decision Support: A Systematic Benchmark of Fine-Tuning Strategies

该研究聚焦可在本地部署的小型语言模型，探索其在急诊科（ED）临床决策支持中的应用。论文指出，将患者数据传输给闭源商业大语言模型会带来隐私风险，而不同微调策略也缺乏系统性评估。研究旨在对微调方法进行基准测试，为医疗机构在保护数据隐私的前提下部署 AI 决策支持工具提供参考。原文标注为 arXiv:2608.10273v1 的新论文公告。

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