論文の概要: EHRSQL: A Practical Text-to-SQL Benchmark for Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07695v4
• Date: Wed, 28 Jun 2023 15:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:09:44.887560
• Title: EHRSQL: A Practical Text-to-SQL Benchmark for Electronic Health Records
• Title（参考訳）: EHRSQL: 電子健康記録のための実践的なテキストからSQLのベンチマーク
• Authors: Gyubok Lee, Hyeonji Hwang, Seongsu Bae, Yeonsu Kwon, Woncheol Shin, Seongjun Yang, Minjoon Seo, Jong-Yeup Kim, Edward Choi
• Abstract要約: 発声は、医師、看護師、保険審査・健康記録チームを含む222人の病院職員から集められた。 我々はこれらの質問を、MIMIC-IIIとeICUの2つのオープンソースのEHRデータベースに手動でリンクし、データセットに様々な時間表現と解決不可能な質問を格納した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.01086080366049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new text-to-SQL dataset for electronic health records (EHRs). The utterances were collected from 222 hospital staff members, including physicians, nurses, and insurance review and health records teams. To construct the QA dataset on structured EHR data, we conducted a poll at a university hospital and used the responses to create seed questions. We then manually linked these questions to two open-source EHR databases, MIMIC-III and eICU, and included various time expressions and held-out unanswerable questions in the dataset, which were also collected from the poll. Our dataset poses a unique set of challenges: the model needs to 1) generate SQL queries that reflect a wide range of needs in the hospital, including simple retrieval and complex operations such as calculating survival rate, 2) understand various time expressions to answer time-sensitive questions in healthcare, and 3) distinguish whether a given question is answerable or unanswerable. We believe our dataset, EHRSQL, can serve as a practical benchmark for developing and assessing QA models on structured EHR data and take a step further towards bridging the gap between text-to-SQL research and its real-life deployment in healthcare. EHRSQL is available at https://github.com/glee4810/EHRSQL.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)のための新しいテキスト間SQLデータセットを提案する。 発話は、医師、看護師、保険審査および健康記録チームを含む222人の病院スタッフから集められた。 構造化EMHデータに基づくQAデータセットを構築するため,大学病院で調査を行い,種問合せの作成に回答した。 次に、これらの質問をMIMIC-IIIとeICUの2つのオープンソースのEHRデータベースに手動でリンクし、様々な時間表現と、この調査から収集されたデータセットに持たない質問を含む。 私たちのデータセットには、ユニークな課題があります。 1) 病院における幅広いニーズを反映したsqlクエリを生成し、簡単な検索や生存率の計算などの複雑な操作を含む。 2)医療における時間感性質問に対する各種時間表現の理解と対応 3) ある質問が回答可能か否かを区別する。 当社のデータセットであるEHRSQLは、構造化されたEHRデータ上でのQAモデルの開発と評価のための実用的なベンチマークとして機能し、テキストからSQLまでの研究と、その医療における実際の展開のギャップを埋めるための一歩を踏み出すことができると考えています。 EHRSQLはhttps://github.com/glee4810/EHRSQLで入手できる。

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