May, 2024

患者健康记录中临床笔记和 ICD 码的连续预测建模

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TL;DR通过研究，我们发现在入院后两天就可以预测最终的 ICD 代码，并且我们提出了一种定制模型，能够在这一早期预测任务上提高性能。
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发现论文，激发创造
  • 可扩展和准确的电子健康记录深度学习

    使用电子健康记录进行循证医学和准确预测，通过 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 格式表示病人的原始病历记录，并使用深度学习方法进行多中心的多个医疗事件预测，包括住院死亡率、未经计划的 30 天再入院率、医院停留时间延长、所有患者的最终出院诊断等。

    Jan, 2018

  • 深度电子病历：利用医疗记录进行慢性病预测

    本文提出了一种结合了结构化信息和文本医疗笔记的通用多任务框架，用于预测疾病发病率。与传统的基于文本的预测模型相比，我们的方法不需要特定于疾病的特征工程，并且可以处理存在于文本中的否定和数值。在 100 万名患者的队列中，我们的模型表明使用文本的模型优于仅使用结构化数据的模型，并且能够使用文本中的数值和否定，进一步提高预测性能。此外，我们比较了医疗专业人员用于解释模型预测的不同可视化方法。

    Aug, 2018

  • 电子健康记录预测建模的最新进展

    对基于电子健康记录数据的深度学习预测模型的最新进展进行系统综述，并讨论了预测建模在医疗保健中的挑战、基准和工具，以及未来研究的方向。

    Feb, 2024

  • 智能电子病历：从诊断代码预测手术代码

    本文介绍了一种使用深度学习和多标签分类的方法，自动编码医生输入的诊断编码 (ICDs) 为程序编码 (CPTs)，并针对 13,000 个过程代码进行了试验和比较，结果表明，该方法在 2.3 百万个索赔单中能够胜过现有的基于规则、基于概率论和关联规则挖掘的方法，且召回率高达 90％。

    Dec, 2017

  • 使用自我监督知识融合从入院记录中预测临床结果

    该研究旨在通过临床文本的预测，预防医生忽略潜在风险并帮助医院规划能力。使用语言模型分析预测诊断结果、手术、住院死亡率和住院时间。提出了临床结局预训练来整合多个公共来源的患者结局知识，并提出了一种将 ICD 编码层次结构纳入模型的简单方法，以提高模型的性能和可迁移性，同时也揭示了模型的一些缺陷。

    Feb, 2021

  • 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

  • 临床记录中医学编码预测：从人工编码到机器编码

    该论文通过自然语言处理和深度学习技术预测医学编码，提高编码准确性并探讨神经网络模型的可解释性。

    Oct, 2022

  • 为临床 ICD 编码建模时间文档序列

    本研究提出一种基于层次变压器架构的 ICD 编码方法，使用病人整个住院期间的所有临床笔记进行编码，并结合文本元数据嵌入，如位置，时间和笔记类型等，在使用 MIMIC-III 数据集进行测试时，模型在仅使用出院摘要作为输入时超越了以前的最佳表现，并在使用所有临床笔记作为输入时实现了进一步的表现提升。

    Feb, 2023

  • 支持医生研究活动的电子健康记录中疾病数据提取的系统建模

    利用电子病历数据进行研究活动，本研究旨在解决数据标准化问题，通过数据预处理、注释和转换等步骤将数据转化为标准格式，使用机器学习模型识别疾病并将其转化为 ICD-10 编码，该模型的准确率达到 81%、优于 MetaMap 的准确率 67%。

    Apr, 2024

  • 电子健康档案中的笔记撰写学习

    本文提出了一种预测病历记录中病人的过去数据，包括人口统计学，检验，药物和过去的笔记，预测未来笔记内容的新型语言建模任务，并使用公开的、去个人化的 MIMIC-III 数据集训练生成模型。我们发现大部分笔记的内容都可以被预测，并且学习了许多常见的笔记模板。本文探讨了这样的模型如何在支持辅助笔记编写功能方面是有用的，比如错误检测和自动完成。

    Aug, 2018