論文の概要: Explainable ICD Coding via Entity Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20508v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 12:49:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:58.706039
• Title: Explainable ICD Coding via Entity Linking
• Title（参考訳）: エンティティリンクによる説明可能なICD符号化
• Authors: Leonor Barreiros, Isabel Coutinho, Gonçalo M. Correia, Bruno Martins,
• Abstract要約: 臨床コーディングは医療において重要な課題である。 従来のクリニカルコーディングの自動化方法は、生産環境におけるコーダーに十分な証拠を与えない可能性がある。 本稿では,各文書にコードセットと各テキストのエビデンスをアノテートしたエンティティリンク問題として,タスクを再編成することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.340984737655165
• License:
• Abstract: Clinical coding is a critical task in healthcare, although traditional methods for automating clinical coding may not provide sufficient explicit evidence for coders in production environments. This evidence is crucial, as medical coders have to make sure there exists at least one explicit passage in the input health record that justifies the attribution of a code. We therefore propose to reframe the task as an entity linking problem, in which each document is annotated with its set of codes and respective textual evidence, enabling better human-machine collaboration. By leveraging parameter-efficient fine-tuning of Large Language Models (LLMs), together with constrained decoding, we introduce three approaches to solve this problem that prove effective at disambiguating clinical mentions and that perform well in few-shot scenarios.
• Abstract（参考訳）: 臨床コーディングは医療において重要な課題であるが、従来の臨床コーディングの自動化方法は、生産環境におけるコーダーに十分な明確な証拠を与えていない。 医療プログラマーは、入力された健康記録に少なくとも1つの明確なパスが存在し、コードの帰属を正当化する必要があるため、この証拠は極めて重要である。 そこで我々は,タスクをエンティティリンク問題として再編成し,各文書にコードセットと各テキスト証拠をアノテートすることで,より優れた人間と機械の協調を可能にすることを提案する。 大規模言語モデル(LLM)のパラメータ効率の良い微調整と制約付き復号化を併用して,この問題を解決するための3つのアプローチを提案する。

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