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为生物样本登记册提取数据并生成临床注释
构建癌症生物样本登记册需要从电子健康记录（EHR）中手动提取数据，每个患者成本高达220美元。MHS开发了一个RAG工作流，使用Llama基础模型和Protopia AI的Stained Glass Transform（SGT）来自动化肿瘤标本的临床注释。SGT通过在LLM处理过程中随机化数据表示来保护患者机密，实现研究数据的安全使用和共享。
大型医疗系统（MHS）发布于 2026年7月27日阅读 0
使用Llama可实现自动化、准确的临床注释（概念验证）
未披露
SGT在训练和推理过程中保护数据（概念验证）
未披露
减少手动注释，每个患者记录潜在节省高达176美元（减少70%-80%）
未披露
01
业务背景
构建癌症生物样本登记册需要从电子健康记录（EHR）中手动提取数据，每个患者成本高达220美元。MHS开发了一个RAG工作流，使用Llama基础模型和Protopia AI的Stained Glass Transform（SGT）来自动化肿瘤标本的临床注释。SGT通过在LLM处理过程中随机化数据表示来保护患者机密，实现研究数据的安全使用和共享。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
使用Llama可实现自动化、准确的临床注释（概念验证）：
SGT在训练和推理过程中保护数据（概念验证）：
减少手动注释，每个患者记录潜在节省高达176美元（减少70%-80%）：
增加用于研究和临床试验的大型存储库的注释能力：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
“”
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。