論文の概要: Code Synonyms Do Matter: Multiple Synonyms Matching Network for Automatic ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01515v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 04:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 15:18:37.775786
• Title: Code Synonyms Do Matter: Multiple Synonyms Matching Network for Automatic ICD Coding
• Title（参考訳）: コードシノニムは問題:自動icd符号化のための複数シノニムマッチングネットワーク
• Authors: Zheng Yuan, Chuanqi Tan, Songfang Huang
• Abstract要約: 我々は、EMRにおけるコード表現がICDにおける記述と異なるという観察に基づいて、コード同義語はより包括的な知識を提供することができると論じる。 より優れたコード表現学習のために,同義語を利用する複数の同義語マッチングネットワークを提案し,最終的にコード分類を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.718721379738813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic ICD coding is defined as assigning disease codes to electronic medical records (EMRs). Existing methods usually apply label attention with code representations to match related text snippets. Unlike these works that model the label with the code hierarchy or description, we argue that the code synonyms can provide more comprehensive knowledge based on the observation that the code expressions in EMRs vary from their descriptions in ICD. By aligning codes to concepts in UMLS, we collect synonyms of every code. Then, we propose a multiple synonyms matching network to leverage synonyms for better code representation learning, and finally help the code classification. Experiments on the MIMIC-III dataset show that our proposed method outperforms previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 自動ICD符号化は、疾患コードを電子カルテ(EMR)に割り当てるものとして定義される。 既存のメソッドは通常、関連するテキストスニペットにマッチするコード表現にラベルを付ける。 コード階層や記述でラベルをモデル化するこれらの作業とは異なり、コードシノニムは、emrにおけるコード表現がicdの記述から異なるという観察に基づいて、より包括的な知識を提供できると主張している。 UMLSの概念にコードを合わせることで、すべてのコードの同義語を集めます。 そこで,コード表現学習に同義語を利用する複数の同義語マッチングネットワークを提案し,最終的にコード分類を支援する。 mimic-iiiデータセットの実験では,提案手法が先行する最先端手法よりも優れていた。

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