Evidence Integration Dataset for Clinical Trial Result Prediction

Evidence Integration is dataset for the Clinical Trial Result Prediction task. It contains 8164 training instances, 1002 validation instances and 965 test instances. The input of each instance includes: a background of the clinical trial, an Intervention (I), a Comparison (C) and an Outcome (O). The output of each instance is one of the three possible comparison results (R): higher, no difference,or lower O in the intervention group I than in comparison group C. The dataset is provided by Alibaba Damo Academy and Tsinghua University.
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Paper: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.114/
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Code: https://github.com/Alibaba-NLP/EBM-Net
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Chinese：Evidence Integration 是一个用于评价临床试验结果预测任务的数据集。其包括 8164 例训练样本，1002 例验证样本和 965 例测试样本。每例样本的输入包括：临床试验的背景，一种试验方式（I），一种对照方式（C）和观测的指标（O），需要的输出是判断 O 在 I, C 两组中的大小关系 (R)，包括大于、小于和约等于。该数据集由阿里巴巴达摩院和清华大学医学院联合提供。
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论文: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.114/
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代码: https://github.com/Alibaba-NLP/EBM-Net

证据整合（Evidence Integration）是面向临床试验结果预测任务的专用数据集。该数据集包含8164个训练样本、1002个验证样本与965个测试样本。每个样本的输入内容包括：临床试验背景、干预措施（Intervention，I）、对照措施（Comparison，C）以及结局指标（Outcome，O）；样本的输出为三种可能的比较结果（R）之一：干预组I相较于对照组C的结局指标O更高、无显著差异，或更低。本数据集由阿里巴巴达摩院（Alibaba Damo Academy）与清华大学（Tsinghua University）联合提供。

论文：https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.114/
代码：https://github.com/Alibaba-NLP/EBM-Net

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于临床试验结果预测任务，包含基于PICO格式的样本，其中输入为临床试验背景、干预、比较和结果信息，输出为比较结果。数据集由阿里巴巴达摩院与清华大学联合提供，遵循CC BY-NC 4.0协议。