Apr, 2023

法语临床文本上的 ICD-10 自动编码关联：一个具有挑战性的任务

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TL;DR本文提出一种将 Transformer 模型应用于 ICD 诊断代码自动关联的方法，实现了对于大规模标签集的多标签分类，并在 French Clinical 数据集上实验取得了比常见模型高 55% 的 F1-score 结果。
icd codesnlptransformersneural networkmulti-label classification
发现论文，激发创造
  • 利用现成大型语言模型进行自动临床编码

    利用大型预训练生成语言模型开发出零样本和少样本编码分配的实用解决方案，通过信息提取，利用 ICD 本体论和专业临床编码任务描述，检索相关提及，并利用 GPT-4 在第二阶段进行元细化，实现了自动 ICD 编码的方法，无需任务特定的学习，而在更稀缺的类别上达到了最优的性能。

    Oct, 2023

  • 从巴西葡萄牙语临床笔记中预测多个 ICD-10 代码

    该论文提出了使用机器学习模型对巴西葡萄牙语临床记录中的 ICD 编码进行自动化预测的方法，并采用 Logistic 回归模型、卷积神经网络、门控循环神经网络和具有 Attention 机制的 CNN 模型进行研究和优化。该论文的主要贡献是在临床记录的自动编码问题上，将研究范围扩大到了非英语语言中，并证明 CNN-Att 模型是在数据集中最佳的预测模型。

    Jul, 2020

  • 通过关注多种标签嵌入进行准确和良好校准的 ICD 编码分配

    该论文描述了一种新颖的自动 ICD 编码方法，结合了先前相关工作的几个思想。我们特别采用一种强大的基于 Transformer 的文本编码模型，并针对冗长的临床叙述，探索了将基本编码模型调整为 Longformer，或者将文本分成块并独立处理的方法。编码器产生的表示与标签嵌入机制相结合，探索了多样的 ICD 编码同义词。通过使用 MIMIC-III 数据集的不同拆分进行实验，结果显示提出的方法在 ICD 编码方面优于当前最先进的模型，并且标签嵌入显著促成了良好的性能。该方法还导致适当校准的分类结果，可以有效地用于下游任务如数量化。

    Feb, 2024

  • 使用预训练语言模型进行自动 ICD 编码

    本文旨在分析预训练语言模型在自动 ICD 编码任务上表现不佳的原因，并提出了 PLMICD 框架来克服该问题，实验证明该框架在 ICD 编码任务上能够取得最先进的性能。

    Jul, 2022

  • 自动 ICD 编码的多模态机器学习

    该研究提出了一种多模态机器学习模型，用于预测 ICD-10 诊断代码，并通过集成不同模态的机器学习模型和提取关键证据来增强预测的可信度和可解释性。在解释性方面，该方法在文本数据上达到了 0.1806 的 Jaccard 相似系数，在表格数据上达到了 0.3105。

    Oct, 2018

  • BERT-XML：利用 BERT 预训练进行大规模自动 ICD 编码

    该研究提出了一种名为 BERT-XML 的机器学习模型，利用最近发展的无监督预训练，从电子病历中自动化地进行 ICD 编码，利用数百万电子病历笔记训练了一个 BERT 模型以预测数千个独特的 ICD 代码。

    May, 2020

  • 辅助知识引导的自动多标签医学文档分类学习

    本文提出了一种新颖的 ICD 索引方法，采用多级深度扩张残余卷积编码器来聚合临床记录的信息，学习不同长度文本的文档表示；通过辅助医疗记录的医学知识，包括临床文本、临床编码术语和药物处方等，以更好地推断 ICD 代码；引入图卷积网络利用 ICD 代码的共现模式，提高标签表示质量。实验结果表明，所提出的方法在多项指标上达到了最先进的性能。

    May, 2024

  • 使用出院总结的自动 ICD 编码和分类系统的系统性文献综述

    该研究系统地回顾了 2010 年至 2020 年间使用自然语言处理、机器学习和深度学习等方法来帮助医生更准确、高效地对患者病历进行编码的研究，其中共筛选出 38 篇符合条件的文献，并提出了未来的研究方向。

    Jul, 2021

  • 基于树型对比学习的半结构化自动 ICD 编码研究

    通过研究调查临床记录的半结构化性质，我们提出了一种自动算法将其分割为不同的部分。为了解决现有 ICD 编码模型在数据有限性方面的可变性问题，我们引入了对于部分使用基于树编辑距离的软多标签相似度度量的对比预训练方法。此外，我们设计了一个掩码部分训练策略，使 ICD 编码模型能够定位与 ICD 编码相关的部分。广泛的实验结果表明，我们提出的训练策略有效地提升了现有 ICD 编码方法的性能。

    Oct, 2023

  • 利用深度学习实现自动化 ICD 编码

    本文提出了一种具有注意力机制的分层深度学习模型，该模型可以根据诊断描述自动分配 ICD 诊断代码。实验结果表明，我们的深度学习模型能够在合理的范围内自动编码，并为计算机辅助 ICD 编码提供了框架。

    Nov, 2017