基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类

针对ICD编码分类任务存在的标签分布不平衡、临床记录文本过长和标签空间庞大等问题,提出一种基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类方法。首先,引入预训练模型BioLinkBERT,在生物医学领域采用无监督学习方式进行训练,以缓解域不匹配问题;其次,运用Mixup数据增强技术扩充隐藏表示,从而增加数据多样性及提升模型分类的鲁棒性,解决标签分布不平衡问题;最后,利用多粒度扩张卷积有效捕获文本数据中的长距离依赖关系,避免因输入文本过长影响模型效果。实验结果表明,该模型在MIMIC-Ⅲ数据集的两个子集上与多种方法进行比较,相较于基准模型的F_1值和precision@k值分别提升0.4%~1.5%和1.2%~1.6%。因此,本研究为解决ICD编码分类中的挑战提供有效的解决方案。

加速病案信息现代化管理的进程

病案管理工作是医院管理的重要组成部分,是搞好医院各项工作的重要前提和保证。病案信息是医院信息系统的核心,是医院工作效率的主要依据,是医学科研的重要资料。 一、病案是无价宝 病案是一个医院医疗、教学、科研和医院管理工作信息的重要载体,是病人病情及其演变和转归过程的记录,又是临床教学、科学研究的宝贵资料。病案是经过几代人的努力积累起来的,凝结着全院人员的智慧和辛勤劳动。拥有高质量病案组成的病案库和检索系统,是医院最宝贵的财富,是无价之宝。