环境临床智能基准（ACI-BENCH）

ACI-BENCH 由微软健康人工智能团队、Nuance 公司与华盛顿大学的研究者构建。它收录 207 次门诊就诊的医患对话转写及对应病历，患者均为虚构。对话由医学专家编写，或由医生与志愿者角色扮演生成，转写有人工与语音识别两种版本。数据分为训练 67 次、验证 20 次与三个各 40 次的测试集。

环境临床智能指从诊室对话中自动生成病历的技术。这份数据可用于训练和评价从医患对话生成门诊病历的模型。人工转写与语音识别转写并存，可用于比较转写质量对生成结果的影响。它沿用 MEDIQA-CHAT 与 MEDIQA-SUM 2023 挑战赛的划分，便于和已有结果对照。

对话与病历由医学专家编写或改写，标注员删去了对话不支持的病历句子，能学到 3.0 专家判断。数据给定固定划分，并附 ROUGE、BERTScore、BLEURT 与 medcon 等评测方式，能学到 4.0 任务环境。模型可以学习把口语化的问诊内容整理成门诊病历，并只写对话里有依据的内容。患者是虚构的，数据量小，口音偏美国东北部，病历格式变化少。部分语音识别转写的说话人标签互换，维护方刻意未作修正。

项目	内容
规模	207 次就诊对话及对应病历
记录语言	英语
记录来源	合成数据
记录单位	一次就诊
时间轴	单次，每条为一次虚构门诊的对话转写及病历
结局	无结局字段
专家标注	有，医学专家编写对话与病历，四名标注员核改
任务环境	有，沿用挑战赛的固定划分并给出评测方式与基线

表：train_metadata.csv（challenge_data）。

字段	含义	类型或取值
dataset	数据子集名	virtassist、virtscribe、aci
encounter_id	挑战赛使用的就诊编号，可唯一标识一次就诊	论文未注明类型
id	就诊唯一编号，同时指明所属子集	论文未注明类型
doctor_name	医生姓名	论文未注明类型
patient_firstname	患者名	论文未注明类型
patient_familyname	患者姓	论文未注明类型
cc	主诉（chief complaint）	论文未注明类型
2nd_complaints	次要主诉	论文未注明类型

表：challenge_data/train_metadata.csv。

子集	就诊编号	原始编号	患者性别	患者年龄	主诉	次要主诉
virtassist	D2N001	VA049	female	50	annual exam	congestive heart failure;depression;hypertension
virtassist	D2N002	VA054	male	62	joint pain	kidney transplant;hypothyroidism;arthritis
virtassist	D2N003	VA004	male	61	back pain	kidney stones;migraines;gastroesophageal reflux

项目	内容
许可	Creative Commons Attribution 4.0 International License
商用	是，须署名
申请	公开下载
中国可用性	未写地域限制，公开许可

项目	内容
维护方口径	标注员删除对话不支持的病历句子并纠正转写错误。与 163 次真实就诊做了统计对比
已知局限	数据量小，由单一机构人员合成。口音偏美国东北部，病历格式变化少。部分自动转写有说话人标签互换

• 医疗工作流程　›　医患对话与病历生成

https://doi.org/10.1038/s41597-023-02487-3；https://www.nature.com/articles/s41597-023-02487-3/tables/3；https://github.com/wyim/aci-bench；https://api.figshare.com/v2/articles/22494601。