EHR2Trace：用于患者世界模型和临床Agent的可审计 EHR 数据基础设施

患者世界模型和临床Agent旨在预测患者健康的变化并支持临床工作。开发这些系统需要可靠的患者病情、治疗历史以及每个决策可用的信息。电子健康记录 (EHR) 包含这些历史记录，但事件记录方式的差异使得它们难以一致使用。我们推出了 EHR2Trace，这是一个将不同来源的 EHR 转换为可追踪的患者事件以进行模型训练和评估的系统。它将事件与源记录联系起来，将事件时间与信息可用性分开，并区分用药医嘱、配药和给药。共享事件表示支持 OMOP 和 MEDS 导出，并具有自动验证和可重现的构建。在三个临床数据集中，EHR2Trace 转换了 8.464 亿个事件，除了 MIMIC-IV 上的一项单位一致性检查外，所有适用的检查均通过，并检测到了所有 28 个注入的故障。一项受控预测实验表明，将较晚的诊断分配给入院时间会大大夸大测量的性能，并且当部署在按可用性过滤的历史记录上时，基于此类数据训练的模型会失去准确性。 EHR2Trace 为患者世界模型和临床Agent提供可重用的数据基础，帮助研究人员检查患者病史、检查转换决策并使用明确的数据规则评估模型。