MIMIC-NOTE

该数据集包含了来自电子健康记录（EHR）中的患者临床笔记，它是全面多模态患者数据集的一部分。该数据集的任务包括预测院内死亡率（IHM）、住院时长（LOS）、病情恶化（DEC）、疾病表型分类（PHE）、再次入院（REA）以及诊断（DIA）。

This dataset comprises patient clinical notes extracted from electronic health records (EHR), and it is part of a comprehensive multimodal patient dataset. The tasks supported by this dataset include in-hospital mortality (IHM) prediction, length of stay (LOS) prediction, disease deterioration (DEC) prediction, disease phenotype classification (PHE), readmission (REA) prediction, and diagnosis (DIA) prediction.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MIMIC-IV-Note是一个去标识化的临床文本数据集，包含大量出院摘要和放射学报告，旨在促进临床自然语言处理研究。所有数据均经过严格的去标识化处理，确保患者隐私，并且可以与MIMIC-IV数据库中的其他临床数据关联使用。