論文の概要: Large Language Model in Medical Informatics: Direct Classification and Enhanced Text Representations for Automatic ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06823v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:07.776892
• Title: Large Language Model in Medical Informatics: Direct Classification and Enhanced Text Representations for Automatic ICD Coding
• Title（参考訳）: 医療情報学における大規模言語モデル:自動IDD符号化のための直接分類と拡張テキスト表現
• Authors: Zeyd Boukhers, AmeerAli Khan, Qusai Ramadan, Cong Yang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM: Large Language Models),特にLLAMAアーキテクチャを用いて,ICDのコード分類を強化する。 我々はこれらの手法を最先端の手法と比較することで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0413463890126735
• License:
• Abstract: Addressing the complexity of accurately classifying International Classification of Diseases (ICD) codes from medical discharge summaries is challenging due to the intricate nature of medical documentation. This paper explores the use of Large Language Models (LLM), specifically the LLAMA architecture, to enhance ICD code classification through two methodologies: direct application as a classifier and as a generator of enriched text representations within a Multi-Filter Residual Convolutional Neural Network (MultiResCNN) framework. We evaluate these methods by comparing them against state-of-the-art approaches, revealing LLAMA's potential to significantly improve classification outcomes by providing deep contextual insights into medical texts.
• Abstract（参考訳）: 国際病原体分類(ICD)コードを医薬排出サマリーから正確に分類することの複雑さに対処することは、医療文書の複雑な性質のために困難である。 本稿では,LLAMAのアーキテクチャであるLarge Language Models (LLM) を用いて,MultiResidual Convolutional Neural Network (MultiResCNN) フレームワークにおける,分類器としての直接適用とリッチテキスト表現の生成という,2つの手法によるICDコード分類を強化する。 我々はこれらの手法を最先端のアプローチと比較することにより評価し、医学テキストに深い文脈的洞察を提供することで分類結果を大幅に改善するLLAMAの可能性を明らかにした。

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