智能医疗新突破：无监督疾病标志物识别与自动ICD编码

"本文介绍了过去一年智能医疗领域的前沿论文进展，主要关注医学图像分析和自动ICD编码的技术。" 在智能医疗领域，随着信息技术的发展，数字信息的生成、交换和存储量呈爆炸式增长，其中包含了大量长期且敏感的电子健康记录。确保这些信息的完整性和保密性是至关重要的。这篇摘要提及的两篇论文分别探讨了医学图像分析和自动ICD编码这两个关键议题。 第一篇论文《视网膜OCT影像学图像中疾病标志者的无监督鉴定》（1810.13404）关注于在没有预定义标签的情况下，如何在视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像中自动识别疾病的标志物。传统的监督机器学习方法依赖于大量标记的训练样本，但这种方法受到已知实体的限制。研究者利用多尺度深度去噪自动编码器和单级支持向量机，实现了对异常的自动检测和分类。通过对异常聚类分析，他们能够识别出与早期和晚期老年性黄斑变性（AMD）相关的数据驱动标记物，并在分类任务中取得了81.40%的准确率。这种方法揭示了无监督学习在医学图像分析中的潜力，特别是在处理大规模、未标记数据时。 第二篇论文《用于自动ICD编码的多模态机器学习》（1810.3348）提出了一个创新的多模态机器学习模型，旨在预测ICD-10诊断代码。ICD编码是医疗记录的关键组成部分，用于标准化疾病和手术的描述。研究团队开发了独立的机器学习模型，能处理来自不同数据源（如非结构化文本和结构化数据）的信息，以提高诊断预测的准确性。这种方法有助于提高医疗数据的自动处理效率，减轻医生的工作负担，同时提升临床决策的精度。 这两篇论文展示了智能医疗领域的重要进展，即利用人工智能技术解决医学图像分析和临床编码的挑战。无监督学习和多模态学习的应用，为智能医疗开辟了新的可能，有助于提升医疗服务的质量和效率。