在資源受限的臨床環境中，可以通過以下幾種方式在提高性能和降低計算成本之間取得平衡：
模型壓縮：使用模型壓縮技術，如知識蒸餾和剪枝，來減少模型的大小和計算需求，同時保持其性能。
選擇輕量級模型：選擇設計上更為輕量的模型，如DistilBERT或MobileBERT，這些模型在性能上接近大型模型，但計算成本更低，適合資源有限的環境。
分層處理：在處理醫療文本時，先使用簡單的模型進行初步篩選，然後再將更複雜的模型應用於篩選後的數據，這樣可以有效降低計算負擔。
雲計算和邊緣計算：利用雲計算資源進行模型訓練和推理，這樣可以減少本地計算資源的需求。同時，邊緣計算可以在本地設備上進行初步處理，減少數據傳輸和延遲。
優化推理過程：在推理階段，使用批量處理和異步處理技術來提高效率，這樣可以在不增加計算成本的情況下提高處理速度。