基于自注意力机制的CNN-LSTM模型在ICD智能编码系统中的应用研究

王阳阳; 郑西川

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基于自注意力机制的CNN-LSTM模型在ICD智能编码系统中的应用研究

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国际疾病分类编码(ICD)是医院信息化的重要支撑,也是我国居民健康卫生统计的依据.目前的ICD智能编码系统大多只对电子病历赋予一个单一的编码,未考虑到每份病历可能对应着多个编码,即多标签分类.为解决ICD编码效率低、质量差的问题,提出了一种卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)结合的模型,并增加了自注意力机制,实现ICD编码的多标签分类.采集出院小结作为实验数据,利用CNN提取不同ICD编码的特征向量,利用LSTM和注意力机制结合标签的关联信息,在测试集上的微F1、宏F1和准确率分别达到了0.91、0.89和0.75.实验表明,基于注意力机制的CNN-LSTM模型在ICD智能编码任务上有优秀的表现,明显优于基于支持向量机的二元关联模型和分类器链模型.

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来源
《中国数字医学》 |2020年第11期|20-24|共5页
作者
王阳阳; 郑西川;
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作者单位

上海交通大学生物医学工程学院 200030 上海市徐汇区华山路1954号;

上海交通大学附属第六人民医院 200233 上海市宜山路600号;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他科学技术在医学上的应用;
关键词
ICD; 卷积神经网络; 长短期记忆神经网络; 自注意力; 多标签;

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