Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-stage Retrieve and Re-rank Model for Automatic Medical Coding Recommendation

論文の概要: Multi-stage Retrieve and Re-rank Model for Automatic Medical Coding Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19093v1
Date: Wed, 29 May 2024 13:54:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 17:00:54.888022
Title: Multi-stage Retrieve and Re-rank Model for Automatic Medical Coding Recommendation
Title（参考訳）: 自動医用符号化レコメンデーションのための多段階検索と再ランクモデル
Authors: Xindi Wang, Robert E. Mercer, Frank Rudzicz,
Abstract要約: 国際疾患分類(ICD)は、医学的な分類体系である。 ICDインデックスの主な目的は、ICDコードのサブセットを医療記録に割り当てることである。既存のほとんどのアプローチは、非常に大きなICDコレクションから適切なラベルサブセットを選択することに苦しんだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.323705343864336
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The International Classification of Diseases (ICD) serves as a definitive medical classification system encompassing a wide range of diseases and conditions. The primary objective of ICD indexing is to allocate a subset of ICD codes to a medical record, which facilitates standardized documentation and management of various health conditions. Most existing approaches have suffered from selecting the proper label subsets from an extremely large ICD collection with a heavy long-tailed label distribution. In this paper, we leverage a multi-stage ``retrieve and re-rank'' framework as a novel solution to ICD indexing, via a hybrid discrete retrieval method, and re-rank retrieved candidates with contrastive learning that allows the model to make more accurate predictions from a simplified label space. The retrieval model is a hybrid of auxiliary knowledge of the electronic health records (EHR) and a discrete retrieval method (BM25), which efficiently collects high-quality candidates. In the last stage, we propose a label co-occurrence guided contrastive re-ranking model, which re-ranks the candidate labels by pulling together the clinical notes with positive ICD codes. Experimental results show the proposed method achieves state-of-the-art performance on a number of measures on the MIMIC-III benchmark.
Abstract（参考訳）: 国際疾患分類 (ICD) は、幅広い疾患や病態を含む決定的な医学分類システムである。 ICDインデクシングの主な目的は、ICDコードのサブセットを医療記録に割り当てることである。既存のほとんどのアプローチは、非常に大きなICDコレクションから適切なラベルサブセットを選択することに苦しんだ。本稿では,多段階の 'retrieve and re-rank'' フレームワークをハイブリッド離散検索手法によるICDインデクシングの新たなソリューションとして活用し,モデルが簡易なラベル空間からより正確な予測を行えるようにした。検索モデルは、電子健康記録(EHR)の補助的知識と、高品質な候補を効率的に収集する離散的検索方法(BM25)のハイブリッドである。最終段階では,臨床記録をICDコードと組み合わせることで,候補ラベルを再度ランク付けする,コントラスト的再ランクモデルを用いたラベル共起モデルを提案する。実験の結果,提案手法はMIMIC-IIIベンチマークにおける多くの測定結果に対して,最先端の性能を実現することができた。

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