Kliniska anteckningar är textdokument som skapas av kliniker för varje patientkontakt. De åtföljs vanligtvis av medicinska koder, som beskriver diagnos och behandling. Notera dessa koder är arbetsintensiva och fel benägna; dessutom är kopplingen mellan koderna och texten inte kommenterad, dölja orsakerna och detaljer bakom specifika diagnoser och behandlingar. Vi presenterar ett uppmärksamhetsnätverk som förutsäger medicinska koder från klinisk text. Vår metod aggregerar information över dokumentet med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk, och använder en uppmärksamhetsmekanism för att välja de mest relevanta segmenten för var och en av de tusentals möjliga koder. Metoden är korrekt, uppnå precision@8 av 0,71 och en Micro-F1 av 0,54, som båda är bättre än den tidigare tekniken. Genom en bedömning av en läkares tolkningsförmåga visar vi dessutom att uppmärksamhetsmekanismen identifierar meningsfulla förklaringar för varje kodtilldelning.
Ett nytt arbete REF presenterade till exempel ett uppmärksamhetsnätverk som förutsäger medicinska koder från klinisk text.
Explainable Prediction of Medical Codes from Clinical Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}