ICD-10-Code-Prediction - 基于临床BERT实现医疗诊断代码自动预测

ICD-10-Code-Prediction项目介绍

ICD-10-Code-Prediction是一个基于临床BERT模型的智能医疗项目，旨在通过自然语言处理技术自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10疾病编码。该项目利用了先进的临床BERT嵌入模型，为医疗诊断编码任务提供了一个高效、准确的解决方案。

项目背景

ICD-10（国际疾病分类第十版）是世界卫生组织制定的疾病和相关健康问题的国际统计分类标准。在医疗实践中，将临床诊断准确转换为相应的ICD-10代码是一项复杂且耗时的任务。ICD-10-Code-Prediction项目正是为了解决这一问题而开发的，它利用人工智能技术自动化这一过程，提高编码效率和准确性。

技术特点

该项目基于四种独特的临床BERT模型，这些模型分别使用BERT-Base或BioBERT初始化，并在MIMIC医疗记录数据集上进行训练。具体来说：

两种模型基于BERT-Base（cased_L-12_H-768_A-12）初始化
另外两种模型基于BioBERT（BioBERT-Base v1.0 + PubMed 200K + PMC 270K）初始化
每种初始化方式的模型分别在所有MIMIC医疗记录和仅出院总结上进行训练

这种多样化的模型训练策略确保了项目在处理不同类型的医疗文本时都能保持高性能。

使用方法

ICD-10-Code-Prediction项目的使用非常简单直观。用户可以通过Hugging Face的transformers库轻松加载模型和分词器。以下是基本的使用步骤：

首先，导入必要的库并加载模型：

from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AkshatSurolia/ICD-10-Code-Prediction")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("AkshatSurolia/ICD-10-Code-Prediction")
config = model.config

然后，输入临床诊断文本并进行预测：

text = "subarachnoid hemorrhage scalp laceration service: surgery major surgical or invasive"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

最后，获取预测结果（Top-5 ICD-10代码）：

results = output.logits.detach().cpu().numpy()[0].argsort()[::-1][:5]
predicted_codes = [config.id2label[ids] for ids in results]

应用价值

ICD-10-Code-Prediction项目具有广泛的应用前景：

提高医疗编码效率：自动化ICD-10编码过程，大大减少人工编码的时间和工作量。
增强编码准确性：通过机器学习模型，减少人为错误，提高编码的一致性和准确性。
辅助临床决策：为医生提供快速的ICD-10代码建议，辅助诊断和治疗决策。
促进医疗数据标准化：有助于医疗机构更好地实施ICD-10编码标准，提高数据质量。
支持医疗研究：为大规模医疗数据分析和研究提供便利，促进医学知识的发展。

结语

ICD-10-Code-Prediction项目展示了人工智能在医疗领域的创新应用。通过结合先进的自然语言处理技术和专业的医学知识，该项目为医疗编码这一关键任务提供了一个智能化的解决方案。随着技术的不断优化和数据的持续积累，这类项目有望在未来为医疗行业带来更多的效率提升和价值创造。