論文の概要: HieNet: Bidirectional Hierarchy Framework for Automated ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04891v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 14:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:04:27.125160
• Title: HieNet: Bidirectional Hierarchy Framework for Automated ICD Coding
• Title（参考訳）: HieNet: 自動ICD符号化のための双方向階層フレームワーク
• Authors: Shi Wang and Daniel Tang and Luchen Zhang and Huilin Li and Ding Han
• Abstract要約: International Classification of Diseases (ICD) は、医学記録の分類コードである。 本研究では,その課題に対処する新しい双方向階層フレームワーク(HieNet)を提案する。 具体的には、コードのコリレーションをキャプチャするパーソナライズされたPageRankルーチンと、コードの階層的表現をキャプチャする双方向階層パスエンコーダと、予測のセマンティック検索空間を狭めるプログレッシブ予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9373912230684573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: International Classification of Diseases (ICD) is a set of classification codes for medical records. Automated ICD coding, which assigns unique International Classification of Diseases codes with each medical record, is widely used recently for its efficiency and error-prone avoidance. However, there are challenges that remain such as heterogeneity, label unbalance, and complex relationships between ICD codes. In this work, we proposed a novel Bidirectional Hierarchy Framework(HieNet) to address the challenges. Specifically, a personalized PageRank routine is developed to capture the co-relation of codes, a bidirectional hierarchy passage encoder to capture the codes' hierarchical representations, and a progressive predicting method is then proposed to narrow down the semantic searching space of prediction. We validate our method on two widely used datasets. Experimental results on two authoritative public datasets demonstrate that our proposed method boosts state-of-the-art performance by a large margin.
• Abstract（参考訳）: International Classification of Diseases (ICD) は、医学記録の分類コードである。 国際疾病分類符号を各医療記録に割り当てる自動ICD符号化は、その効率性とエラー発生回避のために近年広く利用されている。 しかし、異質性、ラベルの不均衡、icd符号間の複雑な関係といった課題は残る。 本研究では,その課題に対処する新しい双方向階層フレームワーク(HieNet)を提案する。 具体的には、コードのコリレーションをキャプチャするパーソナライズされたPageRankルーチンと、コードの階層的表現をキャプチャする双方向階層パスエンコーダと、予測のセマンティック検索空間を狭めるプログレッシブ予測手法を提案する。 提案手法を2つの広く利用されているデータセットで検証する。 2つの権威ある公開データセットの実験結果から,提案手法は最先端の性能を大きなマージンで向上させることを示した。

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