論文の概要: RuCCoD: Towards Automated ICD Coding in Russian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21263v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 17:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:33.741402
• Title: RuCCoD: Towards Automated ICD Coding in Russian
• Title（参考訳）: RuCCoD:ロシアでICDの自動符号化を目指す
• Authors: Aleksandr Nesterov, Andrey Sakhovskiy, Ivan Sviridov, Airat Valiev, Vladimir Makharev, Petr Anokhin, Galina Zubkova, Elena Tutubalina,
• Abstract要約: 我々は1万以上のエンティティと1500以上のユニークなICDコードで注釈付けされたICD符号化のための新しいデータセットを提案する。 このデータセットは、BERT、LLaMA with LoRA、RAGなど、最先端モデルのベンチマークとして機能する。 本実験は, 自動予測符号によるトレーニングが, 医師による手作業による注記データと比較して, 精度を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.98810919082103
• License:
• Abstract: This study investigates the feasibility of automating clinical coding in Russian, a language with limited biomedical resources. We present a new dataset for ICD coding, which includes diagnosis fields from electronic health records (EHRs) annotated with over 10,000 entities and more than 1,500 unique ICD codes. This dataset serves as a benchmark for several state-of-the-art models, including BERT, LLaMA with LoRA, and RAG, with additional experiments examining transfer learning across domains (from PubMed abstracts to medical diagnosis) and terminologies (from UMLS concepts to ICD codes). We then apply the best-performing model to label an in-house EHR dataset containing patient histories from 2017 to 2021. Our experiments, conducted on a carefully curated test set, demonstrate that training with the automated predicted codes leads to a significant improvement in accuracy compared to manually annotated data from physicians. We believe our findings offer valuable insights into the potential for automating clinical coding in resource-limited languages like Russian, which could enhance clinical efficiency and data accuracy in these contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, バイオメディカルリソースが限られているロシア語におけるクリニカルコーディングの自動化の実現可能性について検討した。 我々は,1万以上のエンティティと1500以上のユニークなICDコードで注釈付けされた電子健康記録(EHR)の診断フィールドを含む,ICD符号化のための新しいデータセットを提案する。 このデータセットは、BERT、LLaMA with LoRA、RAGなどいくつかの最先端モデルのベンチマークとして機能し、ドメイン間の移行学習(PubMedの抽象化から診断まで)と用語(UMLSの概念からICDコードまで)を検証している。 次に、2017年から2021年までの患者履歴を含む社内EHRデータセットのラベル付けに、最高のパフォーマンスモデルを適用した。 本実験は, 自動予測符号によるトレーニングが, 医師による手作業による注記データと比較して, 精度を大幅に向上することを示した。 この発見は、ロシア語のようなリソース制限言語における臨床コーディングの自動化の可能性についての貴重な洞察を与え、これらの文脈における臨床効率とデータの正確性を高めることができると信じている。

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