PrivMeSA：基于本地与远程 LLM 协作的医疗隐私感知自进化多 Agent 系统

研究者提出面向医疗场景的隐私感知自进化多 Agent 系统 PrivMeSA，通过本地与远程大语言模型协作控制隐私披露。系统利用强化学习平衡任务准确率与重识别风险，并通过本地经验记忆实现无参数更新的专业知识复用。在 MIMIC-IV-ED 急诊基准中，PrivMeSA 将平均准确率最高提升 15.8 个百分点，个人信息披露率从 98.0% 降至 0.2%。