Como o prompt engineering pontual de LLMs encontra dados médicos ocultos que os sistemas padrão de desidentificação deixam passar
Um novo estudo mostrou que grandes modelos de linguagem com prompts calibrados para uma clínica específica preenchem lacunas na proteção de informações médicas — incluindo códigos internos e nomes de edifícios — superando em precisão os algoritmos existentes e, ao mesmo tempo, identificando erros na anotação de referência.





