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ICD-9
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Rosetta系统从非结构化仓库的数据值中重建元数据
研究人员开发了一个名为Rosetta的系统，用于从非结构化仓库的数据值中重建元数据，解决了标识符模糊和文档缺失的挑战。Rosetta将语言模型与验证工具结合，提取结构化证据，使模型能够提出语义。与直接使用语言模型相比，这种方法提高了准确性和覆盖率，尤其是在选择提供元数据的列方面。该系统在BIRD数据库和i2b2临床仓库上表现出有效性，成功解码了ICD-9代码，并在必要时放弃了NDC药物代码。
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多版本训练提高罕见ICD编码预测准确性
研究人员开发了一种多版本训练方法，以提高自动化临床编码的准确性，特别是对于罕见的医疗编码。通过整合不同版本的国际疾病分类（ICD）数据，如ICD-9和ICD-10，该模型表现出显著的性能提升。该方法解决了编码系统不断演变以及罕见编码预测中的长尾问题，从而以更少的模型参数实现了整体指标的改善。