I detta dokument fokuserar vi på problemet med att automatiskt bygga ICD-9-CM-kodningssystem för radiologirapporter. ICD-9-CM-koder används för faktureringsändamål av hälso- och sjukvårdsinstitut och tilldelas kliniska register manuellt efter klinisk behandling. Eftersom denna märkningsuppgift kräver expertkunskap inom medicin, är själva processen kostsam och är benägna att fela eftersom mänskliga annoterare måste överväga tusentals möjliga koder när rätt ICD-9-CM-etiketter tilldelas ett dokument. I denna studie använder vi de datauppsättningar som gjorts tillgängliga för utbildning och testning av automatiserade ICD-9-CM-kodningssystem av organisatörerna av en internationell utmaning om klassificering av klinisk fritext med användning av naturligt språkbehandling under våren 2007. Själva utmaningen dominerades av helt eller delvis regelbaserade system som löser kodningen med hjälp av en uppsättning handgjorda expertregler. Eftersom möjligheten att bygga sådana system för tusentals ICD-koder verkligen är diskutabel, beslutade vi att undersöka problemet med att automatiskt konstruera liknande regler som visade sig uppnå en anmärkningsvärd noggrannhet i den gemensamma uppgiftsutmaningen. Våra resultat är mycket lovande i den meningen att vi lyckades uppnå jämförbara resultat med rent handgjorda ICD-9-CM-klassificerare. Vår bästa modell fick ett 90.26% F-mått på träningsdatasetet och ett 88.93% F-mått på testdatasetet för utmaningar, med hjälp av det mikrogenomsnittliga F β=1, det officiella mätmåttet för den internationella utmaningen för klassificering av klinisk fritext med användning av naturligt språkbehandling. Detta resultat skulle ha satt andra plats i utmaningen, med ett handgjort system som uppnår något bättre resultat. Våra resultat visar att handgjorda system - som visat sig vara framgångsrika i ICD-9-CM-kodning - kan reproduceras genom att ersätta flera mödosamma steg i sin konstruktion med maskininlärningsmodeller. Dessa hybridsystem bevarar de gynnsamma aspekterna av regelbaserade klassificeringar som goda prestanda, och deras utveckling kan uppnås snabbt och kräver mindre mänsklig ansträngning. Därför kan konstruktion av sådana hybridsystem vara möjlig för en uppsättning etiketter en magnitud större, och med mer märkta data.
Ref föreslog ett regelbaserat ICD-9-CM-kodningssystem för radiologirapporter och uppnådde goda klassificeringsresultat för ett begränsat antal ICD-9-CM-koder (totalt 45).
Automatic construction of rule-based ICD-9-CM coding systems
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}