基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类
Icd coding classification based on data augmentation and dilated convolution
1. 大连民族大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 大连 116600
2. 大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116024
3. 大连永佳电子技术有限公司, 辽宁 大连 116024
摘要
针对ICD(International Classification of Diseases)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，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F1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。
基金项目
辽宁省自然科学基金资助项目(2022-BS-104)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0088
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期
发布历史
[2024-08-01] 优先出版
引用本文
闫婧, 赵迪, 孟佳娜, 等. 基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0088. (Yan Jing, Zhao Di, Meng Jiana, et al. Icd coding classification based on data augmentation and dilated convolution [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0088. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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