論文の概要: Collaborative residual learners for automatic icd10 prediction using prescribed medications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11327v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 07:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:46:37.336100
• Title: Collaborative residual learners for automatic icd10 prediction using prescribed medications
• Title（参考訳）: 特定薬剤を用いたICD10自動予測のための協調学習者
• Authors: Yassien Shaalan, Alexander Dokumentov, Piyapong Khumrin, Krit Khwanngern, Anawat Wisetborisu, Thanakom Hatsadeang, Nattapat Karaket, Witthawin Achariyaviriya, Sansanee Auephanwiriyakul, Nipon Theera-Umpon, Terence Siganakis
• Abstract要約: 本稿では,処方用データのみを用いたicd10符号の自動予測のための協調残差学習モデルを提案する。 平均精度0.71および0.57のマルチラベル分類精度、F1スコア0.57および0.38の0.73および0.44の精度を取得し、患者および外来データセットの主診断をそれぞれ予測します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.82374977939355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clinical coding is an administrative process that involves the translation of diagnostic data from episodes of care into a standard code format such as ICD10. It has many critical applications such as billing and aetiology research. The automation of clinical coding is very challenging due to data sparsity, low interoperability of digital health systems, complexity of real-life diagnosis coupled with the huge size of ICD10 code space. Related work suffer from low applicability due to reliance on many data sources, inefficient modelling and less generalizable solutions. We propose a novel collaborative residual learning based model to automatically predict ICD10 codes employing only prescriptions data. Extensive experiments were performed on two real-world clinical datasets (outpatient & inpatient) from Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital with real case-mix distributions. We obtain multi-label classification accuracy of 0.71 and 0.57 of average precision, 0.57 and 0.38 of F1-score and 0.73 and 0.44 of accuracy in predicting principal diagnosis for inpatient and outpatient datasets respectively.
• Abstract（参考訳）: 臨床コーディングは、治療のエピソードからicd10のような標準的なコード形式への診断データの変換を含む管理プロセスである。 請求書やエチオロジー研究など多くの重要な応用がある。 データスパーシティ、デジタルヘルスシステムの低相互運用性、実際の診断の複雑さ、icd10コード空間の巨大化などにより、臨床コーディングの自動化は非常に困難である。 関連する作業は、多くのデータソースへの依存、非効率なモデリング、より汎用性の低いソリューションによって、適用性が低下する。 本稿では,処方用データのみを用いたicd10符号の自動予測のための協調残差学習モデルを提案する。 Maharaj Nakorn Chiang Mai病院の2つの臨床データセット(外来患者と入院患者)において,実ケースミックスの分布について広範な実験を行った。 f1-score の 0.71 と 0.57 のマルチラベル分類精度,f1-score の 0.57 と 0.38 それぞれ 0.73 と 0.44 の精度が得られた。

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