Medicinsk kodning är en process för att klassificera hälsojournaler enligt standard koduppsättningar som representerar förfaranden och diagnoser. Det är en integrerad del av sjukvården i USA, och de höga kostnader det ådrar sig har lett till antagandet av naturliga språk bearbetningstekniker för automatisk generering av dessa koder från den kliniska berättelsen som ingår i elektroniska patientjournaler. Behovet av effektiva auto-kodning metoder blir ännu större med den förestående antagandet av ICD-10, en kod inventering med större komplexitet än de nuvarande använda koduppsättningar. Detta dokument presenterar ett system som förutsäger ICD-10 procedur koder från den kliniska berättelsen med hjälp av flera nivåer av abstraktion. För det första används partiell hierarkisk klassificering för att identifiera potentiellt relevanta begrepp och koder. För vart och ett av dessa begrepp uppskattar vi sedan förtroendet för att det förekommer i en förfarandekod för det dokumentet. Slutligen, förtroendevärden för kandidatkoderna uppskattas med hjälp av funktioner som härrör från konceptkonfidenspoäng. Konceptmodellerna kan tränas på data med ICD-9-koder för att komplettera sparsamt ICD-10 utbildningsresurser. Utvärderingen av hållna data visar lovande resultat.
Procedurkoder från ICD-10 förutsågs från de kliniska berättelserna med hjälp av flera abstraktionsnivåer i REF med en F1-poäng på 48,5 %.
A System for Predicting ICD-10-PCS Codes from Electronic Health Records
{'venue': 'BioNLP@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}