EHRCon: 用于检查电子健康记录中非结构化笔记与结构化表格一致性的数据集
计算与语言
2024-12-31 v2
摘要
电子健康记录（EHR）是存储患者综合医疗记录的关键工具，结合了结构化数据（如药物信息）与详细的临床笔记（如医生笔记）。这些要素对于直接的数据检索至关重要，并为患者护理提供深入的背景见解。然而，这些要素常常因 EHR 系统设计不直观和人为错误而产生差异，构成对患者安全的严重风险。为此，我们开发了 EHRCon，一个新数据集和任务，专为确保 EHR 中结构化表格与非结构化笔记之间的数据一致性而设计。EHRCon 由医疗专业人员合作开发，基于 MIMIC-III EHR 数据集，包含 4,101 个实体的手动标注，涵盖 105 篇临床笔记，并与数据库条目进行一致性检查。EHRCon 提供两个版本：一个使用原始 MIMIC-III 模式，另一个使用 OMOP CDM 模式，以提高其适用性和可泛化性。此外，利用大型语言模型的能力，我们引入 CheckEHR，一个新颖的框架，用于验证临床笔记与数据库表格之间的一致性。CheckEHR 采用八阶段过程，在 few-shot 和 zero-shot 设置下均显示出色的性能。代码已公开于 https://github.com/dustn1259/EHRCon。
引用
@article{arxiv.2406.16341,
title = {EHRCon: Dataset for Checking Consistency between Unstructured Notes and Structured Tables in Electronic Health Records},
author = {Yeonsu Kwon and Jiho Kim and Gyubok Lee and Seongsu Bae and Daeun Kyung and Wonchul Cha and Tom Pollard and Alistair Johnson and Edward Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16341},
year = {2024}
}