一种基于深度神经网络的临床记录ICD自动编码方法

随着国际疾病分类(international classification of diseases,ICD)编码数量的增加,基于临床记录的人工编码难度和成本大大提高,自动ICD编码技术引起了广泛的关注。提出一种基于多尺度残差图卷积网络的自动ICD编码技术,该技术采用多尺度残差网络来捕获临床文本的不同长度的文本模式,并基于图卷积神经网络抽取标签之间的层次关系,以加强自动编码能力。在真实医疗数据集MIMIC-III上的实验结果表明,该方法的P@k和Micro-F1分别为72.2%和53.9%,显著提高了预测性能。