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.
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机译:起搏器,ICD和心脏再同步的基于案例的方法:考试复习和临床实践问题。编辑:Paul A. Friedman,Melissa A. Rott,Anita Wokhlu,Samuel J. Asirvatham,David L. Hayes。 Cardiotext Publishing,LLC:一种基于案例的起搏器,ICD和心脏再同步化方法:考试复习和临床实践问题。编辑:Paul A. Friedman,Melissa A. Rott,Anita Wokhlu,Samuel J. Asirvatham,David L. Hayes。 Cardiotext Publishing,LLC