SHPDRG/deidentified-inpatient-records-sample-3

脱敏住院病例结构化样本3例

本数据集包含 3 例医院真实住院病例经脱敏加工后的结构化文本样本。数据以 JSONL 形式发布，每行对应一例病例，包含病例编号、性别、年龄分组、科室、诊断摘要和结构化病历段落。

本数据集面向医疗文档解析、电子病历结构化、临床信息抽取、病历质控、医学文本检索和医疗大模型评测等场景。公开版本只保留研究和工程评测所需的结构化文本信息，不包含原始 PDF、影像、检验报告图片或可直接识别个人身份的信息。

如需了解更多电子病历结构化、病案首页解析、临床 NLP、医学知识库建设、病历质控模型或批量授权合作，可发送邮件至 zhouhaoran@shujuyoupu.com。

数据集简介

• 数据类型：脱敏住院病例结构化文本。
• 病例数量：3 例。
• 文件格式：JSONL。
• 数据粒度：一行一例病例。
• 主要字段：case_id、record_type、deidentification_status、sex、age_group、department、diagnosis_summary、record_sections。
• 科室覆盖：妇产科、心外科、心内科。
• 年龄表达：使用年龄分组，不保留精确年龄。
• 脱敏说明：来自医院真实病例数据，经脱敏加工后发布。
• 适用任务：电子病历结构化、病历字段抽取、诊断摘要识别、病程记录解析、医疗文档问答、医学文本检索增强、医疗大模型评测。

数据结构

open_data/modelscope/deidentified-inpatient-records-sample-3/
  README.md
  data/
    cases.jsonl
  metadata/
    case_manifest.jsonl
    files_manifest.jsonl
    dataset_summary.json

样本组成

case_id	类型	性别	年龄分组	科室	诊断摘要数	结构化段落数
case-001	住院病例结构化文本	女	未成年	妇产科	10	45
case-002	住院病例结构化文本	男	45-64岁	心外科	0	16
case-003	住院病例结构化文本	女	65-79岁	心内科	8	31

字段说明

data/cases.jsonl 每行是一例脱敏病例：

{
  "case_id": "case-001",
  "record_type": "住院病例结构化文本",
  "deidentification_status": "医院真实病例数据经脱敏加工",
  "sex": "女",
  "age_group": "未成年",
  "department": "妇产科",
  "diagnosis_summary": ["..."],
  "record_sections": {
    "入院记录-主诉": "...",
    "入院记录-现病史": "...",
    "病程记录": "..."
  }
}

metadata/case_manifest.jsonl 是病例级元数据清单，包含 case_id、record_type、deidentification_status、sex、age_group、department、diagnosis_count、section_count、json_chars、sha256。

metadata/files_manifest.jsonl 是文件清单，包含每个公开文件的路径、类型、说明、记录数和文件大小。

metadata/dataset_summary.json 是数据集摘要，包含病例数量、数据格式、样本组成、脱敏说明、科室分布、性别分布和年龄分组分布。

脱敏处理

公开数据已做二次脱敏和风险检查：

• 不保留姓名、身份证号、手机号、住址、住院号、门诊号、病案号、床号等直接身份标识。
• 精确日期、时间、长数字编号和医疗机构名称已做占位或泛化处理。
• 年龄使用分组表达，不保留精确年龄。
• 不发布原始 PDF、影像、报告图片或内部路径。
• 发布前对手机号、身份证号、精确日期、时间、长编号、内部路径和源目录关键词进行了扫描。

脱敏不等于零风险。使用者在下载、研究、训练或再发布时，应遵守医疗数据合规要求，不得尝试还原个人身份或与外部数据进行再识别匹配。

加载方式

通过 ModelScope SDK 加载：

from modelscope import MsDataset

ds = MsDataset.load(
    "deidentified-inpatient-records-sample-3",
    namespace="SHPDataGR",
    subset_name="default",
    split="train",
    version="master",
)

print(ds[0]["case_id"])
print(ds[0]["department"])
print(ds[0]["record_sections"].keys())

也可以直接读取 JSONL：

import json

with open("data/cases.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        case = json.loads(line)
        print(case["case_id"], case["department"])

数据质量和限制

• 本数据集是 3 例结构化样本，不代表完整医院病例库。
• 原始样例存在非标准 JSON 写法，公开版本已修复为严格 JSONL。
• 不同病例的结构化段落数量和字段命名可能不同，适合测试模型对真实病历结构差异的适应能力。
• 部分日期、时间、机构和编号已被占位，不能用于时间序列精确还原。
• 本数据集仅用于医疗文本处理、信息抽取、模型训练与评测等合规用途，不构成诊疗建议。

合作与联系

本数据集为脱敏电子病历结构化样本。若需要更多住院病例、门急诊病历、病案首页、医嘱、检查检验、病历质控、临床 NLP 标注或私有化模型训练数据合作，请发送邮件至 zhouhaoran@shujuyoupu.com。

引用方式

暂无固定论文引用格式。使用时建议注明数据集名称、版本、访问平台和脱敏状态。

Hugging Face 获取与加载

同一数据集也发布在 GitHub 和 ModelScope。

from datasets import load_dataset
from huggingface_hub import snapshot_download

ds = load_dataset("SHPDRG/deidentified-inpatient-records-sample-3", name="default", split="train")
local_dir = snapshot_download(repo_id="SHPDRG/deidentified-inpatient-records-sample-3", repo_type="dataset")

load_dataset 加载卡片中声明的结构化数据或索引；snapshot_download 获取原始附件。