基于电子病历观察性数据的真实世界研究成为目前临床科研的热点。然而关系数据模型无法直接支撑起科研应用中医疗事件的时序关系表示以及知识融合的查询需求。针对上述问题，该文提出了一种新的基于RDF的医疗观察性数据表示模型，该模型可以清晰地表示临床检查、诊断、治疗等多种事件类型以及事件的时序关系。对来源于医院的电子病历数据，经过数据预处理、数据模式转换、时序关系构建以及知识融合4个步骤建立事件图谱。具体地，使用三家上海三甲医院的电子病历数据，构建了包括3个专科、173 395个医疗事件以及501 335个事件时序关系的医疗数据集，并融合了5 313个中文医疗知识库概念。基于临床文献与医生科研需求，该文根据公共卫生流行病学的病因研究、治疗研究等类型，分别提供了针对本数据集的40个问题示例，并将其中的部分问题与传统关系数据库在查询的构建与执行方面进行了实验比对，论证了该事件图谱的优越性。该数据集遵循开放链接标准，在OpenKG上发布并提供了在线访问的SPARQL站点，链接为https://peg.ecustnlplab.com/dataset.html。