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数据分析与知识发现  2020, Vol. 4 Issue (4): 44-55    DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2019.0530
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基于中文语义分析的计算机辅助ICD-11编码方法研究*
张润彤1,陈东华1,赵红梅2,朱晓敏3()
1 北京交通大学经济管理学院 北京 100044
2 北京大学人民医院 北京 100044
3 北京交通大学机械与电子控制工程学院 北京 100044
Computer-Assisted ICD-11 Coding Method Based on Chinese Semantic Analysis
Zhang Runtong1,Chen Donghua1,Zhao Hongmei2,Zhu Xiaomin3()
1 School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
2 Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China
3 School of Mechanical, Electronic and Control Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
全文: PDF(1615 KB)   HTML ( 9
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 结合中文语义分析,提出一种计算机辅助ICD-11编码方法,提高编码工作效率。【方法】 基于图模型对ICD实体关系和编码规则进行建模,并提出改进的语义相似度计算方法,实现ICD-11候选编码置信度计算,产生候选编码供编码员选择。【结果】 以某医院已编码数据集进行实验分析,结果表明本文方法优于已有的ICD编码方法。该方法编码成功率在辅助模式下达到0.42,在精准模式下则达到0.73。【局限】 ICD-11中文版有限的翻译信息使得无法利用更多语义信息改善编码准确度。【结论】 本文研究成果能提高编码员工作效率、改善病案质量,有利于促进中国医疗信息化发展。

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作者相关文章
张润彤
陈东华
赵红梅
朱晓敏
关键词 ICD-11国际疾病分类中文语义疾病编码系统计算机辅助编码    
Abstract

[Objective] This study proposes a computer-assisted coding method based on the 11th Revision of International Classification of Diseases (ICD-11) and Chinese semantic analysis, aiming to improve the efficiency of medical coding. [Methods] First, we constructed a new model for the entities and relations in ICD-11 based on traditional graphic models. Then, we used an improved measurement for semantic similarity to estimate the confidence of ICD-11 candidate codes. Finally, the proposed model generated candidate ICD codes. [Results] We examined our model with a coded hospital dataset, and found the proposed method outperformed existing ones. Our method achieved a success rate of 42% in assisted mode and 73% in precise mode. [Limitations] The Chinese version of ICD-11 does not allow us to leverage more Chinese semantics information to improve coding precision. [Conclusions] The proposed method improves the efficiency of coders and quality of medical records. It also promotes the development of Chinese medical informatics.

Key wordsICD-11    International Classification of Diseases    Chinese Semantics    Medical Coding System    Computer-Assisted Coding
收稿日期: 2019-05-20     
中图分类号:  TP319  
基金资助:*本文系北京市社会科学基金研究基地重点项目“北京市医药分开综合改革实施对北京医药物流产业的影响研究”(18JDGLA017);国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智慧医疗健康管理创新”(71532002);国家社会科学基金重大项目“共享经济下构建我国分级医疗体系研究”的研究成果之一(18ZDA086)
通讯作者: 朱晓敏     E-mail: xmzhu@bjtu.edu.cn
引用本文:   
张润彤,陈东华,赵红梅,朱晓敏. 基于中文语义分析的计算机辅助ICD-11编码方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 44-55.
Zhang Runtong,Chen Donghua,Zhao Hongmei,Zhu Xiaomin. Computer-Assisted ICD-11 Coding Method Based on Chinese Semantic Analysis. Data Analysis and Knowledge Discovery, DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2019.0530.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0530
图1  中文语义环境下计算机辅助ICD-11编码方法的流程
语义元素模型 模型标记 模型属性 属性描述
词语 Lemma lexicalEntryId
writtenForm
partOfSpeech
词语ID
词语形式
词性
含义 Sense senseId
lexicalEntryId
synsetId
含义ID
词语ID
同义词集ID
词义关系 SenseRelation sourceSenseId
targetSenseId
senseRelType
来源含义ID
目标含义ID
含义之间的关系
类型
同义词集 Synset synsetId 同义词集ID
同义词集关系 SysnetRelation sourceSynsetId
targetSynsetId
synsetRelType
来源同义词集ID
目标同义词集ID
同义词集之间的
关系类型
表1  基于中文开放WordNet的语义元素建模
ICD内容类别 图模型标签 ICD-11中的定义或描述
根节点 ICD11MMS 各个章节点的父节点
ICD-11实体 Entity 章、块以及ICD有效编码实体
章节点 Chapter_{章号} 每章下所有信息的父节点
扩展编码实体 Chapter_X 扩展编码实体
有效编码实体 Detail 有效编码实体
索引节点 IndexTerm 索引文本项
编码指导节点 Item 包含INCLUSIONS、EXCLUSIONS和CODED_ELSEWHERE关系类型
章节关系 r(0)=IS_A 章节层次结构中父节点和子节点的关系
编码指导关系 r(1) 实体与其他实体间的编码约束关系
后组配关系 r(2) 用于标记不同实体的组配关系,如“Associated with”关系
索引关系 HAS_INDEX 用于关联实体与对应的索引文本的关系
表2  ICD-11图模型的实体及其关系
图2  图模型G中IS_A关系和HAS_INDEX关系示例
图3  图模型G中三种关系类型示例
图4  WHO后组配系统信息与图模型实体关系的映射示例
图模型参数 ICD-11图模型 ICD-11中文简明版现有结构
节点数量(个) 134 399 32 675
属性数量(个) 635 922 231 744
关系数量(个) 270 210 32 324
关系类型数量(种) 38 1
表3  ICD-11图模型与ICD-11中文简明版的统计比较
图5  28章在ICD-11图模型结构与现有结构的紧密中心性
变量 N N* 均值 标准差 最小值 Q1 中值 Q3 最大值
P 3 019 483 0.11 0.27 0.00 0.00 0.00 0.02 1.00
R 3 019 483 0.56 0.48 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00
F1 1 827 1 675 0.21 0.33 0.00 0.01 0.02 0.25 1.00
表4  精确编码模式下对本文方法性能评估
变量 N N* 均值 标准差 最小值 Q1 中值 Q3 最大值
P 3 019 483 0.21 0.36 0.00 0.00 0.01 0.18 1.00
R 2 978 524 0.41 0.38 0.00 0.00 0.29 0.78 1.00
F1 2 229 1 273 0.18 0.25 0.00 0.02 0.07 0.22 1.00
D 2 229 1273 0.38 0.27 0.00 0.14 0.38 0.60 0.98
表5  辅助编码模式下对本文方法性能评估
图6  不同方法在编码成功率上的比较
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