Clef-Flash 决策模型：QLoRA 微调实现临床疾病分类
原文标题：Toward System One Clinical Intelligence: Parameter-Efficient Fine-Tuning and Counterfactual Explainability of Decision Foundation Models
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研究者基于 Qwen3.5 骨干的 90 亿参数决策模型 Clef-Flash，采用 4 比特 QLoRA 微调进行 24 类疾病分类，诊断准确率达 95.42%，超越 ClinicalBERT 的 90.90%。单次前向传播推理每记录不到 80 毫秒，比生成式 LLM 基线快 31 倍，并引入留一症状反事实扰动框架提升可解释性。
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9B决策模型QLoRA微调24类疾病分类达95.42%，单条推理<80ms，快生成式LLM 31倍
- •Clef-Flash基于Qwen3.5骨干、90亿参数，用4比特QLoRA微调，仅960训练/240测试样本
- •诊断准确率95.42%、宏F1 0.9551，高于ClinicalBERT的90.90%
- •零样本基线仅61.67%（远程API）和65.00%（本地未适配初始化）
- •单次前向传播推理每记录不到80毫秒，比生成式LLM基线快31倍
- •留一症状反事实扰动：移除银屑病定义症状后置信度从100%降至0.12%，预测转向脓疱疮99.59%
为什么重要：决策模型路线用判别式替代自回归生成，在临床分诊这类低延迟场景可能比通用LLM更实用；但960例训练集规模有限，泛化性需外部验证。
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