論文の概要: Modelling Temporal Document Sequences for Clinical ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12666v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 14:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 13:29:59.723079
• Title: Modelling Temporal Document Sequences for Clinical ICD Coding
• Title（参考訳）: 臨床icd符号化のための時間文書系列のモデル化
• Authors: Clarence Boon Liang Ng, Diogo Santos, Marek Rei
• Abstract要約: 本稿では,ICD符号化のための病院留置所における臨床ノートの全列にテキストを用いた階層型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 すべての臨床ノートを使用すると、データ量が大幅に増加するが、超収束はトレーニングコストの削減に利用することができる。 本モデルでは, 放電サマリーのみを入力として使用する場合の先行技術を超え, 全臨床ノートを入力として使用する場合のさらなる性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.906895077843663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Past studies on the ICD coding problem focus on predicting clinical codes primarily based on the discharge summary. This covers only a small fraction of the notes generated during each hospital stay and leaves potential for improving performance by analysing all the available clinical notes. We propose a hierarchical transformer architecture that uses text across the entire sequence of clinical notes in each hospital stay for ICD coding, and incorporates embeddings for text metadata such as their position, time, and type of note. While using all clinical notes increases the quantity of data substantially, superconvergence can be used to reduce training costs. We evaluate the model on the MIMIC-III dataset. Our model exceeds the prior state-of-the-art when using only discharge summaries as input, and achieves further performance improvements when all clinical notes are used as input.
• Abstract（参考訳）: ICD符号化問題に関する過去の研究は、主に放電サマリーに基づく臨床コードの予測に重点を置いていた。 これは各病院滞在中に発生したメモのごく一部に過ぎず、利用可能なすべての臨床ノートを分析して、パフォーマンスを改善する可能性を秘めている。 我々は,icd符号化のために各病院における臨床ノートのシーケンス全体にわたってテキストを用いた階層的トランスフォーマーアーキテクチャを提案し,その位置,時間,メモの種類などのテキストメタデータへの埋め込みを組み込む。 すべての臨床ノートを使用するとデータ量が大幅に増加するが、superconvergenceはトレーニングコストの削減に使用できる。 このモデルをMIMIC-IIIデータセット上で評価する。 本モデルは,排他的要約のみを入力として使用する場合の先行技術を超え,すべての臨床ノートを入力として使用する場合のさらなる性能向上を実現する。

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