迈向无差错电子健康记录：电子病历中临床笔记与结构化表格间的推理密集型一致性验证

电子健康记录（EHR）中非结构化临床笔记与结构化表格间的数据一致性对患者安全至关重要。现有研究多局限于数值或事件的表面匹配，缺乏对临床解释、事件关系及时序变化的深度推理。为此，本文提出 EHR-ReasonCon，一个基于 MIMIC-III 的推理密集型一致性验证基准，包含 8048 个专家标注实体。同时提出 EHR-Inspector 框架，利用 LLM 分割笔记、提取锚点实体与时序引用，并结合表格探索工具进行一致性验证。实验表明该方法在多种模型骨干上均达到最先进水平。