論文の概要: HiCu: Leveraging Hierarchy for Curriculum Learning in Automated ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02301v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 18:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 12:52:41.341630
• Title: HiCu: Leveraging Hierarchy for Curriculum Learning in Automated ICD Coding
• Title（参考訳）: HiCu: 自動ICD符号化におけるカリキュラム学習の階層化
• Authors: Weiming Ren, Ruijing Zeng, Tongzi Wu, Tianshu Zhu, Rahul G. Krishnan
• Abstract要約: 我々は、自然言語記述からICDの診断と手順コードを予測するマルチラベル分類モデルのためのカリキュラムを作成する。 提案するカリキュラムは、リカレント、畳み込み、トランスフォーマーベースのアーキテクチャにまたがるニューラルネットワークベースの予測モデルの一般化を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.274915755738124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There are several opportunities for automation in healthcare that can improve clinician throughput. One such example is assistive tools to document diagnosis codes when clinicians write notes. We study the automation of medical code prediction using curriculum learning, which is a training strategy for machine learning models that gradually increases the hardness of the learning tasks from easy to difficult. One of the challenges in curriculum learning is the design of curricula -- i.e., in the sequential design of tasks that gradually increase in difficulty. We propose Hierarchical Curriculum Learning (HiCu), an algorithm that uses graph structure in the space of outputs to design curricula for multi-label classification. We create curricula for multi-label classification models that predict ICD diagnosis and procedure codes from natural language descriptions of patients. By leveraging the hierarchy of ICD codes, which groups diagnosis codes based on various organ systems in the human body, we find that our proposed curricula improve the generalization of neural network-based predictive models across recurrent, convolutional, and transformer-based architectures. Our code is available at https://github.com/wren93/HiCu-ICD.
• Abstract（参考訳）: 医療の自動化には、臨床医のスループットを向上させるいくつかの機会がある。 そのような例としては、臨床医がメモを書く際に診断コードを文書化する補助ツールがある。 本稿では,学習課題の難易度を徐々に向上させる機械学習モデルのトレーニング戦略であるカリキュラム学習を用いて,医療コード予測の自動化について検討する。 カリキュラム学習における課題の1つは、カリキュラムのデザイン、すなわち、徐々に困難が増すタスクの逐次設計である。 マルチラベル分類のためのカリキュラム設計において,出力空間におけるグラフ構造を用いた階層型カリキュラム学習(HiCu)を提案する。 我々は、患者の自然言語記述からICD診断および手順コードを予測するマルチラベル分類モデルのためのカリキュラムを作成する。 人体における様々な臓器系に基づく診断符号をグループ化するICD符号の階層構造を利用して,提案するカリキュラムは,反復的,畳み込み的,変圧器的アーキテクチャにわたるニューラルネットワークに基づく予測モデルの一般化を改善する。 私たちのコードはhttps://github.com/wren93/HiCu-ICDで公開されています。

関連論文リスト

• A Comparative Study on Automatic Coding of Medical Letters with Explainability [7.834930446531957]
  本研究では,NLP(Natural Language Processing)と機械学習(ML)による医療用文字の自動符号化の実現について検討する。 利用可能なMIMIC-IIIデータベースとHAN/HLANネットワークモデルをICDコード予測のために使用した。 実験では、97.98%のコードに対して有用な情報を提供した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T16:12:47Z)
• Auxiliary Knowledge-Induced Learning for Automatic Multi-Label Medical Document Classification [22.323705343864336]
  3つのアイデアを取り入れた新しいICDインデクシング手法を提案する。 臨床ノートから情報を収集するために,多レベル深部拡張残差畳み込みエンコーダを用いた。 我々はICD分類の課題を医療記録の補助的知識で定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T13:44:07Z)
• CoRelation: Boosting Automatic ICD Coding Through Contextualized Code Relation Learning [56.782963838838036]
  我々は,ICDコード表現の学習を促進するために,文脈的かつ柔軟なフレームワークである新しい手法を提案する。 提案手法では,可能なすべてのコード関係をモデル化する際の臨床ノートのコンテキストを考慮した,依存型学習パラダイムを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T03:25:28Z)
• Automated clinical coding using off-the-shelf large language models [10.365958121087305]
  診断用ICD符号を患者病院入院に割り当てる作業は、典型的には、熟練した人間のコーダーによって行われる。 自動ICD符号化への取り組みは、教師付きディープラーニングモデルによって支配されている。 本研究では,既製の事前学習型大規模言語モデルを活用し,実用的ソリューションを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T11:56:48Z)
• Automatic Coding at Scale: Design and Deployment of a Nationwide System for Normalizing Referrals in the Chilean Public Healthcare System [0.0]
  本稿では,チリの公共医療システムからの紹介で,疾患を自動的にコードする2段階のシステムを提案する。 具体的には,病名認識のための最新のNERモデルと,これらの疾患名に関連付けられた最も関連性の高いコードを割り当てるための検索エンジンシステムを用いている。 本システムでは,カテゴリレベルのMAPスコアが0.63,カテゴリレベルの0.83を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T16:19:35Z)
• Adapter Learning in Pretrained Feature Extractor for Continual Learning of Diseases [66.27889778566734]
  現在、インテリジェント診断システムには、デプロイされたばかりの新しい病気を継続的に診断する能力がない。 特に、新しい疾患のトレーニングデータを用いたインテリジェント診断システムの更新は、古い疾患の知識を壊滅的に忘れてしまう可能性がある。 ACLと呼ばれるアダプタベースの連続学習フレームワークは、新しい病気の集合を効果的に学習するために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:01:45Z)
• Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.27879754113767]
  深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。 本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。 既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T19:30:25Z)
• Active learning for medical code assignment [55.99831806138029]
  臨床領域における多ラベルテキスト分類におけるアクティブラーニング(AL)の有効性を示す。 MIMIC-IIIデータセットにICD-9コードを自動的に割り当てるために、よく知られたALメソッドのセットを適用します。 その結果、有益なインスタンスの選択は、大幅に減少したトレーニングセットで満足のいく分類を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:11:17Z)
• TransICD: Transformer Based Code-wise Attention Model for Explainable ICD Coding [5.273190477622007]
  国際疾患分類法 (ICD) は, 医療分野の請求システムにおいて有効かつ重要であることが示されている。 現在、ICDコードは手動で臨床メモに割り当てられており、多くのエラーを引き起こす可能性がある。 本稿では,文書のトークン間の相互依存を捉えるためにトランスフォーマーベースのアーキテクチャを適用し,コードワイド・アテンション・メカニズムを用いて文書全体のコード固有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-28T05:34:32Z)
• A Meta-embedding-based Ensemble Approach for ICD Coding Prediction [64.42386426730695]
  国際疾病分類 (icd) は、世界中で臨床コーディングに使われているデファクトコードである。 これらのコードにより、医療提供者は償還を請求し、診断情報の効率的な保管と検索を容易にします。 提案手法は,日常的な医学データと科学論文の外部知識を用いて,効果的に単語ベクトルを訓練することにより,神経モデルの性能を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T17:49:58Z)
• Curriculum Learning: A Survey [65.31516318260759]
  カリキュラム学習戦略は、機械学習のあらゆる分野で成功している。 我々は,様々な分類基準を考慮して,カリキュラム学習アプローチの分類を手作業で構築する。 集約型クラスタリングアルゴリズムを用いて,カリキュラム学習手法の階層木を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T20:08:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。