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，以缓解域不匹配问题；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》 印刷出版, 2024年第41卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3329-3336
文章编号: 1001-3695(2024)11-018-3329-08
发布历史
[2024-08-01] 优先出版
[2024-11-05] 印刷出版
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): 3329-3336. (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): 3329-3336. )
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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