Cristin-resultat-ID: 2054322
Sist endret: 25. januar 2023, 10:52
NVI-rapporteringsår: 2022
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2022

Combining deep learning and fuzzy logic to predict rare ICD-10 codes from clinical notes

Bidragsytere:
  • Taridzo Chomutare
  • Andrius Budrionis og
  • Hercules Dalianis

Bok

2022 IEEE International Conference On Digital Health (IEEE ICDH 2022)
ISBN:
  • 978-1-6654-8149-6

Utgiver

IEEE conference proceedings
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2022
ISBN:
  • 978-1-6654-8149-6

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: Tverrfaglig teknologi
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Combining deep learning and fuzzy logic to predict rare ICD-10 codes from clinical notes

Sammendrag

Computer assisted coding (CAC) of clinical text into standardized classifications such as ICD-10 is an important challenge. For frequently used ICD-10 codes, deep learning approaches have been quite successful. For rare codes, however, the problem is still outstanding. To improve performance for rare codes, a pipeline is proposed that takes advantage of the ICD-10 code hierarchy to combine semantic capabilities of deep learning and the flexibility of fuzzy logic. The data used are discharge summaries in Swedish in the medical speciality of gastrointestinal diseases. Using our pipeline, fuzzy matching computation time is reduced and accuracy of the top 10 hits of the rare codes is also improved. While the method is promising, further work is required before the pipeline can be part of a usable prototype. Code repository: https://github.com/icd-coding/zeroshot.

Bidragsytere

Taridzo Fred Chomutare

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Taridzo Chomutare
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Nasjonalt senter for e-helseforskning ved Universitetssykehuset Nord-Norge HF

Andrius Budrionis

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Nasjonalt senter for e-helseforskning ved Universitetssykehuset Nord-Norge HF

Hercules Dalianis

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Stockholms universitet
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Nasjonalt senter for e-helseforskning ved Universitetssykehuset Nord-Norge HF
1 - 3 av 3

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

2022 IEEE International Conference On Digital Health (IEEE ICDH 2022).

Ahamed, Sheikh Iqbal; Ardagna, Claudio Agostino; Bian, Hongyi; Bochicchio, Mario; Chang, Carl K.; Damiani, Ernesto; Liu, Lin; Pavel, Misha; Priami, Corrado; Shahriar, Hossain mfl.. 2022, IEEE conference proceedings. Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1