Large Language Model in Medical Informatics: Direct Classification and Enhanced Text Representations for Automatic ICD Coding

📄 arXiv: 2411.06823v1 📥 PDF

作者: Zeyd Boukhers, AmeerAli Khan, Qusai Ramadan, Cong Yang

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2024-11-11

备注: accepted at the 2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2024)

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行ICD编码，提升医疗文本分类精度

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

关键词: 大型语言模型 ICD编码 医疗文本分类 LLAMA模型 MultiResCNN

📋 核心要点

  1. 医疗文本的复杂性使得准确的ICD编码成为一项挑战，现有方法难以充分捕捉文本中的深层语义信息。
  2. 论文提出利用LLAMA模型，通过直接分类和增强文本表示两种方式，提升ICD编码的准确性。
  3. 实验结果表明，LLAMA模型能够显著改善ICD编码的分类效果，为医疗文本分类提供更深层次的上下文信息。

📝 摘要（中文）

本文探讨了利用大型语言模型（LLM），特别是LLAMA架构，来提升国际疾病分类（ICD）代码自动分类的性能。由于医疗文本的复杂性，准确地从医疗出院总结中分类ICD代码极具挑战。本文探索了两种方法：直接将LLAMA作为分类器应用，以及将其作为多滤波器残差卷积神经网络（MultiResCNN）框架中增强文本表示的生成器。通过与最先进的方法进行比较评估，结果表明LLAMA具有显著提高分类结果的潜力，因为它能够提供对医疗文本的深度上下文理解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从医疗出院总结中自动分类ICD代码的问题。现有方法在处理复杂的医疗文本时，难以充分理解文本的深层语义信息，导致分类准确率不高。因此，需要一种能够有效捕捉医疗文本上下文信息的模型，以提高ICD编码的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）LLAMA的强大文本理解能力，直接进行ICD代码分类，或者利用LLAMA生成更丰富的文本表示，再结合传统的分类模型进行分类。这种方法旨在利用LLM的上下文学习能力，提升模型对医疗文本的理解，从而提高分类准确率。

技术框架：论文采用了两种技术框架。第一种是直接将LLAMA作为分类器，输入医疗文本，直接输出ICD代码。第二种是将LLAMA作为文本表示生成器，首先利用LLAMA生成增强的文本表示，然后将这些表示输入到MultiResCNN模型中进行分类。MultiResCNN是一个多滤波器残差卷积神经网络，用于提取文本的特征。整体流程包括数据预处理、LLAMA模型应用（直接分类或生成文本表示）、MultiResCNN模型训练和分类结果评估。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型LLAMA应用于ICD编码任务，并探索了两种不同的应用方式。与传统的基于规则或统计的方法相比，LLAMA能够更好地理解医疗文本的上下文信息，从而提高分类准确率。此外，论文还提出了将LLAMA与MultiResCNN结合的方法，进一步提升了模型的性能。

关键设计：论文中关于LLAMA模型的具体参数设置和训练细节未知。对于MultiResCNN模型，关键设计可能包括卷积核的大小、数量，残差连接的结构，以及损失函数的选择。这些细节将影响模型的性能，需要在实验中进行调整和优化。此外，如何有效地利用LLAMA生成的文本表示，也是一个关键的设计问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了LLAMA模型在ICD编码任务中的有效性。具体性能数据未知，但摘要指出LLAMA模型能够显著提高分类结果，并提供对医疗文本的深度上下文理解。与现有技术相比，LLAMA模型展现出巨大的潜力，有望成为ICD编码领域的新标杆。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗信息管理、临床决策支持和医疗保险等领域。自动ICD编码能够提高医疗记录的效率和准确性，减少人工编码的错误，并为医疗数据分析提供更可靠的基础。未来，该技术有望整合到电子病历系统中，实现智能化的医疗信息处理。

📄 摘要（原文）

Addressing the complexity of accurately classifying International Classification of Diseases (ICD) codes from medical discharge summaries is challenging due to the intricate nature of medical documentation. This paper explores the use of Large Language Models (LLM), specifically the LLAMA architecture, to enhance ICD code classification through two methodologies: direct application as a classifier and as a generator of enriched text representations within a Multi-Filter Residual Convolutional Neural Network (MultiResCNN) framework. We evaluate these methods by comparing them against state-of-the-art approaches, revealing LLAMA's potential to significantly improve classification outcomes by providing deep contextual insights into medical texts.