要約
自動ICDコード付けは、電子医療記録（EMRs）に疾患コードを割り当てるプロセスを指します。既存の手法では、通常、ラベル注意機構とコード表現を使用して関連するテキスト断片をマッチングさせます。これらの研究がコードの階層構造や説明に基づいてラベルをモデル化するのとは異なり、私たちはICDの説明とEMRsでのコード表現が異なるという観察から、コードの同義語がより包括的な知識を提供できると考えています。UMLS（ Unified Medical Language System ）の概念との対応付けにより、各コードの同義語を集約しました。その後、複数の同義語マッチングネットワークを提案し、同義語を利用したより良いコード表現学習を行い、最終的にコード分類を支援することを目指しています。MIMIC-IIIデータセットにおける実験結果は、私たちが提案した方法が以前の最先端手法よりも優れていることを示しています。