IMCS21-CBLUE

这是 CBLUE@Tianchi 中医疗对话数据集 IMCS21 的仓库，本仓库包含：

• 背景介绍
• CBLUE 评测任务介绍
• 基线模型代码
• 数据集介绍
• 多级数据注释
• 数据格式

更新

• IMCS21 数据集已更正部分标签，包括命名实体、症状标签等，并新增了 local_implicit_info 字段（句子级）。
• IMCS21 数据集已更新，添加了 4 种疾病，覆盖了 10 种️疾病，共 4,116 条样本。新版本评测仓库更新了每个任务的评价脚本，同时也更新了基线代码。欢迎大家来 CBLUE 打榜！

注意：对 IMCS21 新版数据集的详细介绍请参考我们发表在生物信息领域期刊 Bioinformatics 2022 上的论文 A Benchmark for Automatic Medical Consultation System: Frameworks, Tasks and Datasets，以及对应的代码仓库 https://github.com/lemuria-wchen/imcs21。

背景介绍

随着"互联网+医疗"的迅速发展，在线问诊平台逐渐兴起，在线问诊是指医生通过对话和患者进行病情的交流、 疾病的诊断并且提供相关的医疗建议。在政策和疫情的影响之下，在线问诊需求增长迅速。然而医生资源是稀缺的，由此促使了自动化医疗问诊的发展，以人机对话来辅助问诊过程。为了促进智能医疗咨询系统（Intelligent Medical Consultation System, IMCS），我们构建了 IMCS21 数据集，该数据集收集了真实的在线医患对话，并进行了多层次（Multi-Level）的人工标注，包含命名实体、对话意图、症状标签、医疗报告等，我们将该数据集接入 CBLUE 评测平台，希望可以共同促进智能医疗、医学语言理解等领域的发展。

CBLUE 评测任务

IMCS21 目前在 CBLUE 评测平台上接入了四个任务，分别为：命名实体识别、症状识别、医疗报告生成和对话意图识别。

任务编号	任务名称	简称	任务描述	链接
任务一	命名实体识别	IMCS-NER	从医患对话文本中识别出五类重要的医疗相关实体。	https://github.com/lemuria-wchen/imcs21-cblue/tree/main/task1
任务二	症状识别	IMCS-SR	根据医患对话文本，识别出病人具有的症状信息（包含归一化标签和类别标签）。	https://github.com/lemuria-wchen/imcs21-cblue/tree/main/task2
任务三	医疗报告生成	IMCS-MRG	依据病人自述和医患对话，输出具有规定格式的医疗报告。	https://github.com/lemuria-wchen/imcs21-cblue/tree/main/task3
任务四	对话意图识别	IMCS-DAC	从话语中识别医生或者患者的意图（共 16 种）。	https://github.com/lemuria-wchen/imcs21-cblue/tree/main/task4

数据集介绍

IMCS21 包含 4,116 组细粒度标注的医患对话案例样本，覆盖 10 种儿科疾病，详细统计数据如下表所示。

统计指标	Statistical Metrics	Value
总疾病数	# of Diseases	10
总对话数	# of Total Dialogs	4,116
总句子数	# of Total Sentences	164,731
平均每个对话包含的句子数	# of Avg. Sentences / Per Dialog	40
平均每个对话包含的字符数	# of Avg. Words / Per Dialog	523
平均每个对话包含的字符数（包含患者自我报告）	# of Avg. Words / Per Dialog (Contains Self-Report)	580

疾病名称	样本数
小儿支气管炎	543
小儿发热	542
小儿腹泻	534
上呼吸道感染	486
小儿消化不良	475
小儿感冒	472
小儿咳嗽	344
新生儿黄疸	294
小儿便秘	221
小儿支气管肺炎	205

多级数据注释

命名实体

医疗命名实体广泛存在于医患对话中，它们是理解对话意图的关键因素，也是构建智能医疗对话系统的基础任务。

IMCS21 中标注了对话中医疗相关的命名实体，共包含 5 类命名实体，标注方式采用 BIO 三位 字符级标注 ，其中 B-X 代表实体 X 的开头，I-X 代表实体的结尾，O 代表不属于任何类型，命名实体的预定义类别定义如下。

实体类别	Entity Category	类别详情
症状	Symptom	病人因患病而表现出来的异常状况，如 发热、呼吸困难、鼻塞 等。
药品名	Drug	具体的药物名称，如 妈咪爱、蒙脱石散、蒲地蓝 等。
药物类别	Drug_Category	根据药物功能进行划分的药物种类，如 消炎药、感冒药、益生菌 等。
检查	Medical_Examination	医学检验，如 血常规、x光片、CRP分析 等。
操作	Operation	相关的医疗操作，如 输液、雾化、接种疫苗 等。

对话意图

IMCS21 中标注了医患对话行为，共包含 16 类对话意图，标注方式采用 句子级 标注，对话意图的预定义类别定义如下。

对话意图类别	Dialogue Intent Category	Dominant
提问-症状	Request-Symptom	医生
告知-症状	Inform-Symptom	病人
提问-病因	Request-Etiology	医生
告知-病因	Inform-Etiology	病人
提问-基本信息	Request-Basic_Information	医生
告知-基本信息	Inform-Basic_Information	病人
提问-已有检查和治疗	Request-Existing_Examination_and_Treatment	医生
告知-已有检查和治疗	Inform-Existing_Examination_and_Treatment	病人
提问-用药建议	Request-Drug_Recommendation	病人
告知-用药建议	Inform-Drug_Recommendation	医生
提问-就医建议	Request-Medical_Advice	病人
告知-就医建议	Inform-Medical_Advice	医生
提问-注意事项	Request-Precautions	病人
告知-注意事项	Inform-Precautions	医生
诊断	Diagnose	医生
其他	Other	医生 / 病人

症状标签

症状是医患对话中主要讨论的话题之一，病人的症状信息也是对话策略和疾病诊断的关键特征。使用 BIO 标签可以找出症状实体所在的位置，然而在实际应用中，还存在两个问题：1) 症状实体未归一化，相同的症状可能有多种表达方式，如 发烧、热、发热 都表示 发热 这一症状；2) 症状与患者的关系未知，显然病人并非一定患有所有出现在对话中的症状。

IMCS21 对症状实体进行了进一步的 实体级 标注，我们标注了每个症状实体的 归一化标签 和 类别标签，这两种标签的详情如下。

症状标签	Symptom Labels	Details
归一化标签	symptom_norm	从 BIO 标签中提取的 1,900 多个症状中标准化得到 444 个标准化症状名称。
类别标签	symptom_type	"0" 代表确定病人没有患有该症状，"1" 代表确定病人患有该症状，"2" 代表无法根据上下文确定病人是否患有该症状。

医疗报告

医疗报告是医生对病人健康状况的总结，是医疗诊断过程的重要环节。

IMCS21 标注了医疗报告。标注方式采用 对话级标注，标注者阅读完整医患对话，并按照规定格式为患者填写对应的医疗报告，每个对话均包含 2 份医疗报告作为参考。医疗报告的预定义格式如下。

字段	Fields	Details
主诉	Chief Complaint	病人自诉（Self-report）的总结。
现病史	Present Disease	对话中病人涉及到的现病史的总结。
辅助检查	Auxiliary	对话中病人涉及过的医疗检查的总结。
即往史	Past History	对话中医生对病人的过去病史的总结。
诊断	Diagnosis	对话中医生对病人的诊断结果的总结。
建议	Suggestions	对话中医生对病人的建议的总结。

数据格式

训练集

文件名为为 train.json，共 2,472 条样本，其格式如下。

{
  "example_id1":{	                # 样本id
      "diagnosis":	                # 患者疾病类别
      "self-report":	            # 自诉，病人对自己病情的陈述及对医生的提问
      "dialogue":[	                # 对话内容
        {
          "sentence_id":	        # 对话轮次的序号
          "speaker":		        # 医生或者患者
          "sentence":		        # 当前对话文本内容
          "dialogue_act":	        # 话语行为
          "BIO_label":	            # BIO实体标签（以“空格”连接）（第二版已修正部分错误标签）
          "symptom_norm":	        # 归一化的症状（与BIO中的症状出现的顺序对应）（第二版已修正部分错误标签）
          "symptom_type":	        # 症状类别（与BIO中的症状出现的顺序对应）（第二版已修正部分错误标签）
          "local_implicit_info":    # 每句话中包含的"症状-标签"字典（由 symptom_norm 和 symptom_type 构建，规则如下，如果一个句子中出现相同的两个 symptom_norm，则 symptom_type 的优先级为：'1' > '0' > '2'，即，如果在同一个句子中，相同的 symptom_norm 有多个不同的 symptom_type，我们仅按照优先级保留其中的一个 symptom_type，这也是用户需要预测的结果）    
        },
        {	
          "sentence_id":
          "speaker":
          "sentence":
          "dialogue_act":
          "BIO_label":
          "symptom_norm":	
          "symptom_type":
          "local_implicit_info":  
        },
        ...
      ]
      "report":[                   # 两份医疗报告
      {
        "主诉": 
        "现病史":
        "辅助检查": 
        "既往史": 
        "诊断": 
        "建议": 
      }, 
      {
        "主诉": 
        "现病史":  
        "辅助检查": 
        "既往史": 
        "诊断": 
        "建议": 
      },       
      ]     
      "explicit_info":{
          "Symptom": 	            # 患者自我报告中的症状，列表格式，值为症状的归一化标签
      }         
      "implicit_info":{
          "Symptom": 	            # 基于整组对话推断得到的症状标签，字典格式，键为症状的归一化标签，值为症状的类别标签（第二版已修正部分错误标签）
      } 
  }
  "example_id2":{
      ...
  }
  ...
}

验证集

文件名为为 dev.json，共 833 条样本，其格式同训练集。

测试集输入（仅包含原始医患对话）

文件名为为 test_input.json，共 811 条样本，其格式如下。

{
  "example_id1":{	                # 样本id
      "self-report":	            # 自诉，病人对自己病情的陈述及对医生的提问
      "dialogue":[	                # 对话内容
        {
          "sentence_id":	        # 对话轮次的序号
          "speaker":		        # 医生或者患者
          "sentence":		        # 当前对话文本内容
        },
        {	
          "sentence_id":
          "speaker":
          "sentence":
        },
        ...
      ]
  }
  "example_id2":{
      ...
  }
  ...
}

验证集完整

文件名为为 test.json，共 811 条样本，其格式同训练集与验证集。

归一化的症状词典（optional，第一版）

文件名为为 symptom_norm.csv，归一化后的症状词典，本仓库部分基线代码依赖该文件，其格式如下。

norm
咳嗽
发热
感冒
...

映射字典（optional，第二版）

文件名为为 mappings.json，本仓库部分基线代码依赖该文件，其读取代码如下。

import json

with open('mappings.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    sym2id, id2sym, bio2id, id2bio, sl2id, id2sl = json.load(mappings_path)

# 其中 sym2id 和 id2sym 分别是 症状 到 症状id 和 症状id 到 症状的映射；
# bio2id 和 id2bio 分别是 BIO-tag 到 BIO-tag id 和 BIO-tag id 到 BIO-tag 的映射；
# sl2id 和 id2sl 分别是 症状标签 到 症状标签-id 和 症状标签-id 到 症状标签 的映射。

引用

如果您扩展或使用这项工作，请引用介绍它的论文。

@article{10.1093/bioinformatics/btac817,
    author = {Chen, Wei and Li, Zhiwei and Fang, Hongyi and Yao, Qianyuan and Zhong, Cheng and Hao, Jianye and Zhang, Qi and Huang, Xuanjing and Peng, Jiajie and Wei, Zhongyu},
    title = "{A Benchmark for Automatic Medical Consultation System: Frameworks, Tasks and Datasets}",
    journal = {Bioinformatics},
    year = {2022},
    month = {12},
    doi = {10.1093/bioinformatics/btac817},
    url = {https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac817},
    note = {btac817},
    eprint = {https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-pdf/doi/10.1093/bioinformatics/btac817/48290490/btac817.pdf},
}