Synthetic Hospital：开放可验证的合成纵向EHR基准

合成纵向EHR基准开放可验证，前沿模型临床表现仍明显不足。

资讯摘要

论文提出 Synthetic Hospital，一个完全合成、事实可溯源的纵向电子健康记录（EHR）基准，用于解决真实EHR无法公开共享且缺少可验证真值的问题。该基准由公开医学教育材料构建，含1,268名纵向患者和5,602次就诊，诊断、发现与时序关系均锚定ICD-10-CM、SNOMED CT、LOINC，并通过模拟医院记录系统提供标准互操作API与函数调用接口。盲评中医生区分合成记录与真实病历接近随机（53%）；10个前沿与开源模型均未达上限，最佳模型纵向问题列表严重度加权F1为0.73。

要点速读

1. 基准含1,268名纵向患者、5,602次就诊，全部来自公开医学教育材料，不含受保护健康信息，并保留完整溯源链。
2. 记录通过模拟医院系统提供，含标准互操作API、基于角色的访问和函数调用接口。
3. 医生盲评区分合成记录与真实病历的准确率仅53%；最佳模型问题列表严重度加权F1为0.73，低于最佳医生0.89，摘要病历时约漏掉一半临床相关发现。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。