电子病历基础模型少样本评测基准(EHRSHOT)

原名:EHRSHOT。

发布时间
2023
数据集规模
6,739 名患者、921,499 次就诊、41,661,637 个临床事件
更新日期
2026-10-25
所属话题
特殊话题 › 医院电子病历与多机构网络

概述

EHRSHOT 是斯坦福大学 Shah 实验室发布的电子病历评测基准,数据托管于 Redivis 平台。它收录 Stanford Medicine 6,739 名患者的纵向结构化记录,共 41,661,637 个临床事件、921,499 次就诊。记录包括诊断、操作、用药与检验,不含临床文本与影像。基准设 15 项预测任务,并发布预训练模型 CLMBR-T-Base。

它用来比较电子病历基础模型在少样本条件下的预测能力。任务包括出院后 30 天再入院、365 天内首次新诊断、住院满 7 天与转入 ICU 等。每项任务给出预测时点、时间窗、标签取值与各划分的标签数,不同方法可以在同一条件下比较。

对人工智能学习的帮助

它是一家医疗中心全部就诊类型的纵向记录,属于 1.0 临床真实一层。诊断与检验按 OMOP CDM 组织,使用 ICD 等标准编码,能学到 2.0 规则语义。固定的训练、验证与测试划分、评测脚本和排行榜齐备,能学到 4.0 任务环境。模型可以在其上检验只见少量标注病例时的预测表现。任务标签由编码与检验阈值自动生成,胸片标签由自然语言处理工具从报告生成,没有专家判定。数据只来自 Stanford Medicine,标签数因发布前的数据更新,与最初发表的结果略有不同。

记录形态

项目 内容
规模 6,739 名患者、921,499 次就诊、41,661,637 个临床事件
记录语言 无自由文本
记录来源 诊疗过程
记录单位 患者
时间轴 纵向,同一机构内患者的完整就诊记录
结局 出院后 30 天再入院、365 天内首次新诊断与住院满 7 天等
专家标注 无,仅自动标签
任务环境 有,固定划分、评测脚本与排行榜

数据结构

表:Events。

字段 含义 类型或取值
Patient ID 患者唯一标识 Integer
Start 事件开始时间 Datetime
End 事件结束时间 Datetime(可选)
Code 临床事件名称,如 ICD10/I25.110 String
Value 检验结果等数值,或分类变量的字符串 Float/String(可选)
Unit Value 的计量单位 String(可选)
Visit ID 事件所属就诊的唯一标识 Integer(可选)
OMOP-CDM Table 事件来源的 OMOP-CDM 表名 String

样例

表:Events(事件文件)。

合成样例,非真实记录。

患者编号 事件编码 数值 单位 就诊编号 来源 OMOP 表
115967 ICD10/I25.110 — — 2004417 condition_occurrence
115967 LOINC/2160-0 1.1 mg/dL 2004417 measurement
115967 LOINC/4548-4 7.2 % 2004417 measurement

获取

项目 内容
许可 数据许可未列明,代码为 Apache License 2.0
商用 未列明
申请 须签数据使用协议,经 Redivis 申请

质量与局限

项目 内容
维护方口径 15 项任务给出预测时点、时间窗与标签数。提供固定划分、评测脚本、基线结果与排行榜
已知局限 标签数因发布前数据更新与原论文略有不同。胸片任务标签由报告自动生成,报告原文不发布。单中心数据

所属话题

出处

https://ehrshot.stanford.edu;https://som-shahlab.github.io/ehrshot-website/tasks/;https://raw.githubusercontent.com/som-shahlab/ehrshot-benchmark/main/README.md;https://redivis.com/datasets/53gc-8rhx41kgt。

审校:数巨有谱真实数据研究团队|编辑:数巨有谱AI团队