时间锚定临床事件：UID保持的多模态重建与源驱动的判定

临床时间线支持治疗窗口分析和无泄漏建模，但出院摘要常模糊时间顺序，结构化电子病历表格仅记录患者过程的一部分。我们提出一种UID保持框架，将每个叙事事件的发生与其源段落关联，并通过纯文本估计、结构化证据检索、带时间戳的源行定位以及联合修订保留事件身份。我们还提出了GAVEL，一种基于大语言模型的判别器，可将两个UID对齐的时间线与叙事和结构化记录进行对比，以增强先前匹配和时间评估。在六种开源模型和40份混合重症监护室出院摘要上，GLM 5.2多模态重建版本相较于纯文本版本，在不降低事件恢复率的情况下提升了时间一致性，表现与临床标注相当，而其他模型的改进较小且整体性能较低。消融实验表明，UID主要保持事件保留，而源行关联支持时间定位。盲法人工审核支持了大多数GAVEL发现，受控判定显示多模态优于纯文本GLM 5.2，但对DeepSeek V3.2则无此优势。在构建UID与判别器流程过程中，实现了43%的事件恢复率提升，该框架与临床标注水平相当，并具备事件级可追溯性，用于重建与评估。