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电子病历基础模型少样本评测基准(EHRSHOT)
原名:EHRSHOT。
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
- 特殊话题 › 医院电子病历与多机构网络
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