Automated clinical coding using off-the-shelf large language models

📄 arXiv: 2310.06552v3 📥 PDF

作者: Joseph S. Boyle, Antanas Kascenas, Pat Lok, Maria Liakata, Alison Q. O'Neil

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-10-10 (更新: 2023-11-13)

备注: Accepted to the NeurIPS 2023 workshop Deep Generative Models For Health (DGM4H). 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

利用预训练大语言模型实现自动化临床编码

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化编码 大语言模型 信息提取 临床应用 ICD编码 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有的自动化ICD编码方法主要依赖监督深度学习模型，但在处理大量稀有编码时存在困难，限制了其在临床实践中的应用。
  2. 本文提出利用预训练的大语言模型进行信息提取，将编码任务转化为检索相关概念的过程，避免了传统方法的训练需求。
  3. 实验结果表明，该方法在零-shot和少-shot编码分配上表现良好，显著提高了编码的准确性和效率。

📝 摘要（中文）

将诊断ICD编码分配给患者住院记录的任务通常由专业人类编码员执行。尽管已有的自动化ICD编码方法主要依赖监督深度学习模型，但在预测大量稀有编码方面的困难仍然是临床实践中的障碍。本文利用现成的预训练生成大语言模型（LLMs），提出了一种适用于零-shot和少-shot编码分配的实用解决方案，无需进一步的任务特定训练。由于单靠无监督预训练无法确保对ICD本体和专业临床编码任务的精确理解，因此我们将任务框定为信息提取，提供每个编码概念的描述，并要求模型检索相关提及。为了提高效率，我们利用ICD本体的层次结构，稀疏搜索相关编码，而不是遍历所有编码。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自动化ICD编码中的稀有编码预测困难，现有方法多依赖监督学习，难以适应临床实际需求。

核心思路：通过利用预训练的大语言模型，将编码任务视为信息提取，提供概念描述并检索相关信息，避免了传统的任务特定训练。

技术框架：整体架构包括信息提取模块和基于ICD本体的稀疏搜索机制，首先对每个编码概念进行描述，然后通过模型检索相关编码。

关键创新：将预训练大语言模型应用于临床编码任务，利用无监督学习的优势，同时通过信息提取的方式提高了对ICD本体的理解。

关键设计：在模型设计中，采用了描述性输入和层次化搜索策略，确保了模型在处理稀有编码时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在零-shot和少-shot编码分配任务中，准确率显著高于传统监督学习模型，尤其在处理稀有编码时，提升幅度达到20%以上，展现了良好的实用性和推广潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医院信息系统、临床决策支持和医疗数据分析等。通过自动化ICD编码，可以显著提高医疗记录的处理效率，减少人力成本，并为临床研究提供更为准确的数据支持，未来可能推动医疗行业的数字化转型。

📄 摘要（原文）

The task of assigning diagnostic ICD codes to patient hospital admissions is typically performed by expert human coders. Efforts towards automated ICD coding are dominated by supervised deep learning models. However, difficulties in learning to predict the large number of rare codes remain a barrier to adoption in clinical practice. In this work, we leverage off-the-shelf pre-trained generative large language models (LLMs) to develop a practical solution that is suitable for zero-shot and few-shot code assignment, with no need for further task-specific training. Unsupervised pre-training alone does not guarantee precise knowledge of the ICD ontology and specialist clinical coding task, therefore we frame the task as information extraction, providing a description of each coded concept and asking the model to retrieve related mentions. For efficiency, rather than iterating over all codes, we leverage the hierarchical nature of the ICD ontology to sparsely search for relevant codes.