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
急诊科晕厥识别临床决策支持系统相关数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset related to article "A large language model-based clinical decision support system for syncope recognition in the emergency department: A framework for clinical workflow integration"》。源站首次发布：2025-03-19。
【数据内容】
源站原始描述：This record contains raw data related to article “A large language model-based clinical decision support system for syncope recognition in the emergency department: A framework for clinical workflow integration" Abstract Differentiation of syncope from transient loss of consciousness can be challenging in the emergency department (ED). Natural Language Processing (NLP) enables the analysis of free text in the electronic medical records (EMR). The present paper aimed to develop a large lang…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.5281/zenodo.15049425。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/15049425
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15049424
（注册/登录后按页面指引下载）
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
