En mängd informationskällor finns i den elektroniska hälsojournalen (EHR), som var och en kan innehålla ledtrådar för att automatiskt tilldela diagnos- och procedurkoder. Dessa källor visar dock informationsöverlappning och kvalitetsskillnader, vilket komplicerar hämtningen av dessa ledtrådar. Genom urval av funktioner kan man få en tätare representation med en jämn kvalitet och mindre överlappning av information. Vi introducerar och jämför täckningsbaserade funktionsvalsmetoder, baserat på förtroende och informationsvinst. Dessa metoder utvärderades över en rad medicinska specialiteter, med sju olika medicinska specialiteter för ICD-9-CM kod förutsägelse (sex vid Antwerpens universitetssjukhus och en i MIMIC-III dataset) och två olika medicinska specialiteter för ICD-10-CM kod förutsägelse. Genom att använda konfidensintervall för att integrera alla källor i en EHR uppvisar man en konsekvent förbättring av F-mått (49,83% för diagnoskoder i genomsnitt), både jämfört med baslinjen (44.25% för diagnoskoder i genomsnitt) och med användning av den bästa fristående källan (44.41% för diagnoskoder i genomsnitt). Förtroende täckning skapar en koncis patient vistelse representation oberoende av en stel ram som UMLS, och innehåller lätt att tolka funktioner. Förtroendetäckning har flera fördelar med en grundinställning. I vår grundinställning var valet av funktioner begränsat till ett filter som avlägsnade funktioner med mindre än fem totala förekomster i träningssetetet. Förutsägelseresultaten förbättrades konsekvent vid användning av flera heterogena källor för att förutsäga kliniska koder, samtidigt som antalet funktioner och bearbetningstiden minskade.
REF utvärderade täckningsbaserade metoder för urval av funktioner och Random Forests på sju medicinska specialiteter för ICD9 kodförutsägelse och två för ICD10, som innehåller strukturerad och ostrukturerad text.
Selecting relevant features from the electronic health record for clinical code prediction
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}