EHR2Trace：可审计电子病历数据基础设施
原文标题：EHR2Trace: Auditable EHR Data Infrastructure for Patient World Models and Clinical Agents
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研究者提出 EHR2Trace 系统，将不同来源的电子健康记录转换为可追溯的患者事件，用于患者世界模型与临床智能体的训练和评估。系统在三个临床数据集上转换了 8.464 亿条事件，并揭示把后续诊断归到入院时间会显著虚高模型性能。
- 问题
- 电子健康记录记录方式不一，难以构建可追溯的患者事件用于模型训练与评估。
- 方法
- EHR2Trace将多源EHR转换为可追溯患者事件，区分事件时间与信息可得时间，支持OMOP和MEDS导出。
- 结果
- 三个临床数据集转换8.464亿条事件，检出全部28个注入故障；实验显示把后续诊断归到入院时间会显著虚高模型性能。
- 影响
- 做临床预测或医疗智能体的团队需用显式数据规则评估，否则性能被时间泄漏严重高估。
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