ICD-10 编码自动关联：一项针对法语临床文本的艰巨任务
计算与语言
2023-04-07 v1 人工智能
摘要
将 ICD 编码自动关联到电子健康数据是医学研究中众所周知的 NLP 任务。近年来，随着基于 Transformer 架构的预训练语言模型的出现，NLP 取得了显著进展，主要以英语为主。本文将这些模型适配用于自动关联 ICD 编码。为解决处理大量输入词元与待推测标签集的挑战，已实验了多种神经网络架构。在本文中，我们提出了一种结合 NLP 最新进展与多标签分类以进行 ICD-10 编码关联的模型。在法语临床数据集上的公平实验表明，与最先进结果相比，我们的方法将 -score 指标提升了 55% 以上。
引用
@article{arxiv.2304.02886,
title = {Automatic ICD-10 Code Association: A Challenging Task on French Clinical Texts},
author = {Yakini Tchouka and Jean-François Couchot and David Laiymani and Philippe Selles and Azzedine Rahmani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02886},
year = {2023}
}