PatientEG 数据集：将带时间关系的事件图模型引入电子病历
计算机与社会
2018-12-27 v1 人工智能
数据库
摘要
诊断、药物治疗和实验室检查等医疗活动，以及这些活动之间的时间关系，是临床研究中的基本概念。然而，现有的电子病历（EMRs）关系数据模型缺乏对这些概念的明确且准确的语义定义，导致查询构建不便以及查询执行效率低下，其中频繁需要多表连接查询。本文提出患者事件图（PatientEG）模型以刻画 EMRs 的特征。我们分别定义了五类医疗实体、五类医疗事件和五类时间关系。基于所提模型，我们利用上海曙光医院的 EMRs 构建了包含 191,294 个事件、3,429 个不同实体和 545,993 条时间关系的 PatientEG 数据集。为规范化含同义词、上下位词和缩写的实体值，我们将它们链接到中文生物医学知识图谱。借助 PatientEG 数据集，我们能够方便地进行辅助诊断和治疗效果分析等临床研究的复杂查询。此外，我们提供 SPARQL 端点以访问 PatientEG 数据集，该数据集也在线公开可用。我们还在网站上列出了若干示例性 SPARQL 查询。
引用
@article{arxiv.1812.09905,
title = {PatientEG Dataset: Bringing Event Graph Model with Temporal Relations to Electronic Medical Records},
author = {Xuli Liu and Jihao Jin and Qi Wang and Tong Ruan and Yangming Zhou and Daqi Gao and Yichao Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.09905},
year = {2018}
}