Medikuntza arloko eta arlo juridikoko hizkuntzaren prozesamendua

Interpretable Deep Learning to Map Diagnostic Texts to ICD10 Codes

Background Automatic extraction of morbid disease or conditions contained in Death Certificates is a critical process, useful for billing, epidemiological studies and comparison across countries. The fact that these clinical documents are written in regular natural language makes the automatic coding process difficult because, often, spontaneous terms diverge strongly from standard reference terminology such as the International Classification of Diseases (ICD). Objective

IxaMed at CLEF eHealth 2018 Task 1: ICD10 Coding with a Sequence-to-Sequence approach

Osasun-txostenenetan gaixoak izan dituen disgnostikoetako bakoitzari Gaixotasunen Nazioarteko Sailkapeneko (ICD) kode bat ipintzea derrigorrezkoa da hainbat herrialdetan. CLEF 2018 ebaluaziorako lehiaketan eHealth Evaluation Task 1 on Multilingual Information Extraction atazean hori bera izan da ariketa: hiru hizkuntzetako (frantsesa, italiera eta hungariera) gaixotasun eta prozedura izenak jaso eta automatikoki dagokion kodea edo kodeak esleitzea. Horretarako itzulpen automatiko neuronaleko sistema bat erabili dugu zeinak terminoak kodeetara itzultzen dituen.

Orriak

RSS - Medikuntza arloko eta arlo juridikoko hizkuntzaren prozesamendua-rako harpidetza egin