ArchEHR-QA 2026におけるsebis: ローカル環境でどこまでできるか？単一ノートブックでの接地型EHR QAの評価

要旨

電子カルテ（EHR）を対象とした臨床質問応答は、医療従事者と患者が関連する医療情報により効率的にアクセスすることを支援できる。しかし、近年の多くのアプローチは大規模なクラウドベースのモデルに依存しており、プライバシー上の制約や計算リソースの要件から、臨床環境への導入が困難である。本研究では、単一のノートパソコンに制限された条件下で、接地（grounded）型EHR質問応答がどこまで実現可能かを検討する。我々はArchEHR-QA 2026共有タスクの全4サブタスクに参加し、市販のハードウェア上で動作するよう設計された複数のアプローチを評価する。すべての実験は、外部APIやクラウドインフラを用いずにローカルで実施された。結果は、このようなシステムが共有タスクのリーダーボードにおいて競争力のある性能を達成できることを示している。特に、我々の提出システムは2つのサブタスクで平均以上の性能を発揮し、適切に設定された小型モデルが、はるかに大規模なシステムの性能に迫り得ることを確認した。これらの知見は、完全にローカルで動作するプライバシー保護型EHR質問応答システムが、現行のモデルと市販ハードウェアを用いて実現可能であることを示唆する。ソースコードは https://github.com/ibrahimey/ArchEHR-QA-2026 で公開されている。

English

Clinical question answering over electronic health records (EHRs) can help clinicians and patients access relevant medical information more efficiently. However, many recent approaches rely on large cloud-based models, which are difficult to deploy in clinical environments due to privacy constraints and computational requirements. In this work, we investigate how far grounded EHR question answering can be pushed when restricted to a single notebook. We participate in all four subtasks of the ArchEHR-QA 2026 shared task and evaluate several approaches designed to run on commodity hardware. All experiments are conducted locally without external APIs or cloud infrastructure. Our results show that such systems can achieve competitive performance on the shared task leaderboards. In particular, our submissions perform above average in two subtasks, and we observe that smaller models can approach the performance of much larger systems when properly configured. These findings suggest that privacy-preserving EHR QA systems running fully locally are feasible with current models and commodity hardware. The source code is available at https://github.com/ibrahimey/ArchEHR-QA-2026.

ArchEHR-QA 2026におけるsebis: ローカル環境でどこまでできるか？単一ノートブックでの接地型EHR QAの評価

sebis at ArchEHR-QA 2026: How Much Can You Do Locally? Evaluating Grounded EHR QA on a Single Notebook

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