急诊科晕厥识别临床决策支持系统相关数据集
该数据集包含急诊科电子病历中的分诊记录和病史章节的文本数据，用于训练基于意大利语BERT和多语言BERT的大语言模型，以自动识别晕厥病例。数据模态为临床文本，主要应用于临床自然语言处理和急诊医学决策支持，帮助医生从自由文本病历中准确区分晕厥与其他短暂意识丧失，提升诊断效率与准确性。
基本信息
资源简介
该数据集包含用于开发基于大语言模型的急诊科晕厥识别临床决策支持系统的原始电子病历数据。数据集来源于连续收集的急诊科电子病历，包含分诊记录和病史章节中的自由文本。数据用于训练和评估基于意大利语BERT和多语言BERT的两种模型：分诊模型仅使用分诊部分笔记，而病史模型则额外纳入病史部分信息。该数据集支持临床自然语言处理研究，旨在通过自动分析病历文本，帮助医生在急诊环境中准确识别晕厥病例，区分其他类型的短暂意识丧失。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15049424
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数据说明
该数据集包含用于开发基于大语言模型的急诊科晕厥识别临床决策支持系统的原始电子病历数据。数据集来源于连续收集的急诊科电子病历，包含分诊记录和病史章节中的自由文本。数据用于训练和评估基于意大利语BERT和多语言BERT的两种模型：分诊模型仅使用分诊部分笔记，而病史模型则额外纳入病史部分信息。该数据集支持临床自然语言处理研究，旨在通过自动分析病历文本，帮助医生在急诊环境中准确识别晕厥病例，区分其他类型的短暂意识丧失。
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