Bakgrund och mål Volymen av hälso- och sjukvårdsdata ökar snabbt i och med införandet av hälsoinformationsteknik. Vi fokuserar på automatiserad ICD9 kodtilldelning från urladdningssammanfattningens innehåll och metoder för att utvärdera sådana uppdrag. Metoder Vi studerar ICD9 diagnoskoder och urladdningssammanfattningar från den allmänt tillgängliga Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care II (MIMIC II) arkiv. Vi experimenterar med två kodningsmetoder: en som behandlar varje ICD9-kod oberoende av varandra (flat classifier) och en som utnyttjar ICD9-kodernas hierarkiska karaktär i sin modellering (hierarkibaserad classifier). Vi föreslår nya utvärderingsmått, som återspeglar avstånden mellan guldstandard och predikterade koder och deras placering i ICD9 trädet. Experimentell installation, kod för modellering och utvärderingsskript görs tillgängliga för forskarsamhället. Resultat Den hierarkibaserade klassificeringen överträffar den plana klassificeringen med F-mått på 39,5 % respektive 27,6 % när den är utbildad på 20 533 dokument och testad på 2282 dokument. Återkallelse förbättras på bekostnad av precision, men våra nya utvärderingsmått visar en mer förfinad bedömning: till exempel identifierar den hierarkibaserade klassificeringen det korrekta delträdet för guldstandardkoder oftare än den plana klassificeringen. Felanalys visar att guld-standardkoder inte är perfekta, och som sådan är återkallandet och precisionen sannolikt underskattad. Slutsatser Hierarkibaserad klassificering ger bättre ICD9 kodning än platt klassificering för MIMIC-patienter. Automatiserad ICD9 kodning är ett exempel på en uppgift för vilken data och verktyg kan delas och för vilken forskarsamhället kan arbeta tillsammans för att bygga på gemensamma modeller och främja den senaste tekniken.
Perotte m.fl. REF automatiserad ICD-kodtilldelning med hjälp av flat classifier och hierarkibaserad klassifier-VOLUME 7, 2019 baserat på ICD9 diagnoskoder och urladdningssammanfattningar.
Diagnosis code assignment: models and evaluation metrics
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}