"本文介绍了一种基于深度神经网络的临床记录ICD自动编码方法，旨在解决随着ICD编码数量增加导致的人工编码难度和成本问题。该方法利用多尺度残差图卷积网络，能够捕获临床文本中的不同长度文本模式，并通过图卷积神经网络挖掘标签间的层次关系，从而提高编码准确性。在MIMIC-III数据集上的实验结果显示，该方法的P@k和Micro-F1分别为72.2%和53.9%，表明其预测性能显著增强。"
本文探讨了当前临床记录编码面临的挑战，即随着国际疾病分类（ICD）编码体系的不断扩展，人工进行ICD编码的工作量和成本不断增加。为了应对这一问题，研究者提出了一种创新的自动ICD编码技术，该技术基于深度学习的多尺度残差图卷积网络（Multi-scale Residual Graph Convolutional Network，MRGCN）。这一模型的独特之处在于，它不仅利用了深度神经网络的强大表示学习能力，还结合了多尺度和残差结构，以适应临床文本的复杂性和多样性。
多尺度设计允许模型捕捉不同长度和粒度的临床特征，这对于理解和解析医学文本至关重要，因为这些文本通常包含丰富的细节和上下文。残差网络则有助于解决深度学习中梯度消失或爆炸的问题，使得网络可以更有效地学习长期依赖关系。此外，引入图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）用于处理标签之间的关系，这是因为ICD编码之间存在一定的层次结构和相关性，通过GCN，模型能更好地理解这种结构信息，从而提高编码的准确性和一致性。
在实际医疗数据集MIMIC-III上的评估证明了这种方法的有效性。MIMIC-III是一个广泛使用的公开数据库，包含了真实的住院患者数据。实验结果显示，该方法在P@k和Micro-F1这两个评价指标上取得了72.2%和53.9%的高分数，这表明了该模型在自动编码任务上的优秀性能，相比传统方法有显著提升。
这项工作为自动ICD编码提供了一个强大的工具，有助于降低医疗系统的运营成本，提高效率，同时保证编码质量。未来的研究可能会进一步优化模型，例如通过集成更多类型的临床数据，或者利用预训练模型提升对医学术语的理解，以实现更精准的编码预测。
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