我们提出了一种新的文本到 SQL 数据集，用于电子健康记录（EHRs）。该数据集提供了一个挑战，需要模型可以生成反映医院需求范围的 SQL 查询，包括简单检索和复杂操作，如计算生存率，同时需要理解时间表达式以回答与时间敏感相关的问题，并根据预测置信度区分问题是否有答案，以发展和评估结构化 EHR 数据上的 QA 模型并迈向文本到 SQL 研究和医疗保健方面部署之间的缩小差距。

Jan, 2023

本文利用深度学习技术提出了一种新的基于 Translate-Edit 模型的健康医疗 Question-to-SQL 语句生成方法，并在公开的电子病历数据库 MIMIC 上进行了广泛实验。结果表明，该方法可适应医疗领域中常见的缩写与错别字，对病情信息的预测表现良好。

Jul, 2019

使用大型语言模型（LLM）进行提示和微调的两种方法以生成 EHRSQL 查询，结果表明这些方法在准确执行和可靠性方面都表现优秀，并且集成方法通过减少错误进一步提高了生成的可靠性。这些方法可应用于强调准确性和可靠性的特定领域的文本转 SQL 问题。

May, 2024

通过使用伪标记的无法回答的问题，我们提出了一种自我训练策略，以提高电子健康记录（EHR）的文本转 SQL 模型的可靠性。该方法包括两阶段的训练流程，紧接着使用基于令牌熵和查询执行的过滤方法。在 EHRSQL 2024 共享任务中，我们的方法证明了其有效性并展示了通过更可靠的文本转 SQL 系统改善医疗决策的潜力。

May, 2024

通过在医疗文本转 SQL 数据集上创建新的数据集，研究人员展示了当前自然语言处理模型在医疗领域的性能稳定性有待提高，并提出了一种新的数据增强方法来改善这个问题。

Mar, 2023

引入一种基于文本到 SQL 生成和检索增强生成（RAG）的端到端方法，利用电子健康记录和索赔数据回答流行病学问题，研究表明该方法显著提高了性能，对提高语言模型能力有应用前景。

Mar, 2024

本研究介绍了 EHR-SeqSQL，这是一个面向电子健康记录（EHR）数据库的新颖的顺序文本到 SQL 的数据集。EHR-SeqSQL 旨在解决文本到 SQL 解析中关键且尚未充分探索的方面：互动性、组合性和效率。通过我们的实验证明了多轮方法在学习组合性方面优于单轮方法。此外，我们的数据集将特别设计的记号整合进 SQL 查询以提高执行效率。通过 EHR-SeqSQL，我们旨在弥合文本到 SQL 领域的实际需求和学术研究之间的差距。

May, 2024

使用新颖的文本至 SQL 框架，我们处理超出数据库范围或超出系统能力的无法回答的问题，将其标准化并与表模式相结合，以确保准确的数据检索，实现在临床自然语言处理工作坊的 EHRSQL-2024 挑战中具有竞争力的表现。

May, 2024

该研究开发了第一个多模式药物电子健康记录问答数据集，其中包含从公开可用的电子健康记录中结构化表格和非结构化笔记中提取的问答对。研究目的是为多模式问答系统提供基准数据集，并通过使用非结构化临床数据的上下文来改善电子健康记录结构化数据上的问答。

May, 2022

近期对于大型语言模型的研究取得了显著进展，特别是在将自然语言问题翻译为 SQL 查询方面的准确性能大幅提升。然而，对于实际部署中遇到的各种类型问题，包括无法回答的问题，这些文本到 SQL 模型的可靠性还知之甚少。为了探讨这个方面，我们提出了 TrustSQL，这是一个新的基准系统，旨在评估文本到 SQL 模型在单数据库和跨数据库设置下的可靠性。基准任务要求模型给出两种结果之一：1）SQL 预测；2）不进行预测，无论是由于生成的 SQL 可能存在问题，还是面对无法回答的问题。为了对模型进行评估，我们探索了特定于该任务的各种建模方法，包括：1）为可回答性检测、SQL 生成和错误检测优化独立的模型，然后将它们集成到一个单一的流程中；2）开发一个统一的方法，优化一个单一模型来解决所提出的任务。实验证实了我们的新可靠性评分，表明解决这一挑战涉及到许多不同的研究领域，并为模型发展开辟了新的途径。然而，尽管有这么多的方法，但没有一种能够超越纯基准的可靠性性能，即放弃回答所有问题。

Mar, 2024