【摘 要】
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国际疾病分类（International Classification of Diseases,ICD）是一种被广泛应用于疾病诊断编码工作的分类系统,其标准由世界卫生组织制定。在医疗实践中,人工ICD编码工作是易错且低效的,其中导致编码错误的最大原因之一就是合并编码情况没有被正确识别并处理。为了辅助编码人员进行编码工作,目前已经有不少关于ICD自动编码的研究涌现出来,但之前的研究都没有对合并编码给
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国际疾病分类（International Classification of Diseases,ICD）是一种被广泛应用于疾病诊断编码工作的分类系统,其标准由世界卫生组织制定。在医疗实践中,人工ICD编码工作是易错且低效的,其中导致编码错误的最大原因之一就是合并编码情况没有被正确识别并处理。为了辅助编码人员进行编码工作,目前已经有不少关于ICD自动编码的研究涌现出来,但之前的研究都没有对合并编码给予足够的重视,忽略了其对编码质量的影响,导致编码正确率较低。本文旨在提出解决合并编码问题的方案并且提升ICD自动编码的整体性能。针对现有问题,本文提出了一种基于强化学习的ICD自动合并编码模型AICC-RL。该模型利用强化学习的随机探索能力,以编码准确率作为引导,训练出一个基于BERT模型的策略网络来判别疾病间的关系,并提取需要合并的诊断组合,然后利用基于序列到序列模型的编码网络生成对应的ICD编码。本文数据集来源于多家合作医院的电子病历,实验结果显示本文提出的AICC-RL模型对于单一编码与合并编码都有较好的处理能力,可以在不同的编码场景达到令人满意的表现。本文设计并实现了ICD自动合并编码系统,包括数据管理、模型管理、ICD自动合并编码等功能。该系统可以辅助编码人员处理包括合并编码情况在内的ICD编码工作。综上所述,本文从问题发现、模型提出、实验验证和系统实现等方面对ICD自动合并编码问题进行了研究,这将对ICD编码工作的开展提供较大的帮助。
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