Bakgrund : Diagnos koder tilldelas medicinska journaler i vårdinrättningar av utbildade kodare genom att granska alla läkare författade dokument i samband med en patients besök. Detta är en nödvändig och komplex uppgift med kodare som följer riktlinjerna för kodning och kodar alla tilldelade koder. I och med att elektroniska medicinska journaler (EMR) är så populära har beräkningsmetoder för kodtilldelning föreslagits under de senaste åren. De flesta insatser har dock fokuserat på enstaka och ofta korta kliniska berättelser, medan realistiska scenarier motiverar fullständig EMR-nivåanalys för kodtilldelning. Mål: Vi utvärderar övervakade inlärningsmetoder för att automatiskt tilldela internationell klassificering av sjukdomar (nionde revisionen) -klinisk modifiering (ICD-9-CM) koder till EMRs genom att experimentera med en stor realistisk EMR dataset. Det övergripande målet är att identifiera metoder som erbjuder överlägsna prestanda i denna uppgift när man överväger sådana datauppsättningar. Vi använder en datauppsättning på 71.463 EMR som motsvarar patientbesök med utskrivningsdatum som faller under en tvåårsperiod (2011)(2012) från University of Kentucky (UKY) Medical Center. Vi botar en mindre delmängd av denna dataset och använder också en tredje guld standard dataset av radiologirapporter. Vi utför experiment med hjälp av olika problemtransformationsmetoder med funktions- och datavalkomponenter och använder lämpliga etikettkalibreringsmetoder och rankningsmetoder med nya funktioner som innefattar code co-occurence-frekvenser och latent kodbindningar. Resultat: Under alla koder med minst 50 träningsexempel får vi ett mikro F-poäng på 0.48. På den uppsättning koder som förekommer minst i 1% av de två år dataset, uppnår vi en mikro FScore på 0,54. För den mindre radiologirapporten ger datasetet för klassificeringskedjning de bästa resultaten. För den mindre delen av UKY-datasetet erbjuder funktionsval, dataval och etikettkalibrering bästa prestanda. Slutsatser: Vi visar att datauppsättningar i olika skala (de föreskrivna verksamhetskravens storlek, antal olika koder) och med olika egenskaper motiverar olika inlärningsmetoder. För kortare berättelser om en viss medicinsk subdomän (t.ex. radiologi, patologi) är klassificeringen idealisk med tanke på att koderna är starkt relaterade till varandra. För realistiska in-patient fulla EMR, funktion och data urvalsmetoder erbjuder hög prestanda för mindre datauppsättningar. Men för stora EMR dataset, vi observera att binär relevans strategi med lärande-till-rank baserad kod omrankning erbjuder bästa prestanda. Oavsett 1 träningsdataset storlek, för allmänna EMR, etikettkalibrering för att välja det optimala antalet etiketter är ett oumbärligt slutsteg.
Kavuluru m.fl. REF utvärderade övervakade inlärningsmetoder för tilldelning av ICD-9-CM-data (klinisk ändring) till elektroniska patientjournaler (EMR).
An empirical evaluation of supervised learning approaches in assigning diagnosis codes to electronic medical records
{'venue': 'Artificial intelligence in medicine', 'journal': 'Artificial intelligence in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}