基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码

构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别的类别表示;然后利用词语注意力来突出重点词语的作用,增强文本表示;最后通过全连接神经网络分类器进行分类,输出ICD编码。通过在中文电子病案数据集上的消融实验,验证了融合条目词嵌入、关键词注意力和词语注意力的有效性;与多个基准模型相比,所建模型在对81种疾病的分类中取得最好的分类效果,可以有效地提高自动ICD编码的质量。