Oct, 2023

基于树型对比学习的半结构化自动 ICD 编码研究

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 一种用于高效 ICD 编码的两阶段解码器

    本文提出了一个两阶段解码机制来预测国际疾病分类（ICD）码，该模型利用了代码的分层属性，在公共 MIMIC-III 数据集上表现良好。

    May, 2023

  • 通过自动弱监督分类非结构化临床笔记

    该研究介绍了一种利用机器学习和文本分类方法来自动识别医疗记录中的疾病编码 (ICD) 的框架，而不需要使用任何人工标记文档。

    Jun, 2022

  • 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

  • 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

  • 自动医学编码推荐的多阶段检索和再排序模型

    本文介绍了一种用于 ICD 编码的多阶段 “检索和重排序” 框架，通过混合离散检索方法和对比学习，在一个简化的标签空间中使模型能够更准确地预测，实验结果显示该方法在 MIMIC-III 基准测试上达到了最先进的性能水平。

    May, 2024

  • 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

  • 使用基于分区标签注意力的自动 ICD 编码网络

    本论文提出一种新的神经网络架构，用于自动 ICD 编码，它包含两种编码器和两种标签注意层，分别从输入中提取重要的全局和局部特征表示，有效地提高了性能。我们在 MIMIC-III 数据集上验证了所提出方法的有效性。

    Nov, 2022

  • 基于 BERT 的自动 ICD 编码：限制与机遇

    本研究使用 PubMedBERT，探究了自动 ICD 编码任务的性能。研究表明，目前的 BERT 模型在处理长文本时存在困难，提出更好的信息汇聚方法是改进 ICD 编码的主要需要。

    Apr, 2021

  • 一种基于注意力机制的临床文本 ICD 编码标签模型

    本文提出了一种新的标签关注模型和层级联合学习机制，可自动处理 ICD 编码和解决类别不平衡问题，并取得了三个基准 MIMIC 数据集的最新技术成果。

    Jul, 2020