技術名稱 智慧醫院 ICD10 病歷分類自動編碼系統
計畫單位 國立臺灣大學生醫電子與資訊學研究所
計畫主持人 賴飛羆
技術簡介
利用自然語言處理技術以實現ICD-10之自動編碼,依照輸入的去個資之患者年齡、性別、醫令、出入院病摘、progress note、手術紀錄、ICD-10診斷代碼、處置代碼進行模型訓練與代碼預測。並佐以實務中之組合碼、合併碼、醫令相關之編碼等規則,建立相對應的rule base,優化AI預測準確性。
科學突破性
疾分師根據病歷進行編碼,每組隨機分配病歷,並提供了由最佳DNN分類模型預測的ICD代碼。我們比較了消耗的時間和F1分數,並與成對的樣本進行了分析,結果顯示有提供預測的ICD代碼可以將疾分師的平均F1從中位數從0.832提高到0.922 (P 0.05)。
產業應用性
疾病分類編碼的正確性對於醫院醫療收入將有直接性的影響。在健保申報端,準確歸入正確DRG的落點,取得醫院應得的醫務收入,讓醫生可以在病人住院時早期預測DRG,減少醫療健保負擔,並引導DRG之順從評估。在病人端,事先編碼的機制可於病人住院中即供保險公司作為核保依據,加速住院核保付款機制,方便病患付款。
媒合需求
天使投資人、策略合作夥伴
關鍵字 自然語言處理 神經網路 疾病分類 機器學習 深度學習 文字分類
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