임상 텍스트의 데아이덴티피케이션 (de-identification) 은 전자 건강 기록 (EHRs) 의 2 차적 사용을 위해 여전히 필수적이지만, 공개 벤치마크인 i2b2 2006/2014 는 10 년 이상 된 것이며 현대적인 내러티브의 의미론적 및 인구통계학적 다양성을 부족합니다. 대규모 언어 모델 (LLMs) 은 최첨단 제로샷 추출을 달성하지만, 기업 배포는 계산 비용과 클라우드 API 에서 보호된 건강 정보 (PHI) 를 제한하는 거버넌스에 의해 방해받습니다. 우리는 SHIELD (Synthetic Human-annotated Identifier-replaced Entries for Learning and De-identification) 를 소개합니다. 이는 9 가지 범주에 걸쳐 1,394 개의 노트와 10,505 개의 골드 스탠더드 PHI 스페인을 가진 다양한 데이터셋으로, 인간 - 인 - 루프 심판 (human-in-the-loop adjudication) 을 포함한 세트 커버 다양성 샘플링을 통해 구축되었습니다. 우리는 4 개의 LLM (2 개는 독점, 2 개는 오픈 웨이트) 을 평가하여 성능 상한선을 설정하고, 이를 로컬 배포 가능한 소규모 언어 모델 (SLMs) 으로 압축합니다. Frechet Text Distance 와 Jensen-Shannon Divergence 를 사용한 분포 분석은 SHIELD 가 기존 벤치마크와 달리 생체 의학 임베딩 및 어휘 공간의 다른 영역을 차지함을 확인합니다. 우리 최고의 압축된 모델은 구조화된 PHI 카테고리 (DATE, DOCTOR, ID, PATIENT, PHONE) 에서 교사를 일치시키고, 표준 워크스테이션 하드웨어에서 미크로 - 평균 스페인 수준 정밀도 0.88 과 회귀 0.86 을 달성합니다. 크로스 데이터셋 평가는 다양성 훈련된 모델이 보편적 구조화된 PHI 에 잘 일반화됨을 보여주며, 기관 특화 엔티티는 전송하기 어려움으로 나타났습니다. 이는 광범위 커버리지 모델을 고 부피 노트를 위한 전문 모델과 결합하는 최적의 배포를 제안합니다. 우리는 SHIELD 데이터셋과 압축된 DeBERTa v3 모델을 공개적으로 게시합니다.