A study of Machine Learning models for Clinical Coding of Medical Reports at CodiEsp 2020

The task of identifying one or more diseases associated with a patient’s clinical condition is often very complex, even for doctors and specialists. This process is usually time-consuming and has to take into account different aspects of what has occurred, including symptoms elicited and previous healthcare situations. The medical diagnosis is often provided to patients in the form of written paper without any correlation with a national or international standard. Even if the WHO (World Health Organization) released the ICD10 international glossary of diseases, almost no doctor has enough time to manually associate the patient’s clinical history with international codes. The CodiEsp task at CLEF 2020 addressed this issue by proposing the development of an automatic system to deal with this task. Our solution investigated different machine learning strategies in order to identify an approach to face that challenge. The main outcomes of the experiments showed that a strategy based on BERT for pre-filtering and one based on BiLSTMCNN-SelfAttention for classification provide valuable results. We carried out several experiments on a subset of the training set for tuning the final model submitted to the challenge. In particular, we analyzed the impact of the algorithm, the input encoding strategy, and the thresholds for multi-label classification. A set of experiments has been carried out also during a post hoc analysis. The experiments confirmed that the strategy submitted to the CodiEsp task is the best performing one among those evaluated, and it allowed us to obtain a final mean average error value on the test set equal to 0.202. To support future developments of the proposed approach and the replicability of the experiments we decided to make the source code publicly accessible

Extreme multi-label deep neural classification of Spanish health records according to the International Classification of Diseases

111 p.Este trabajo trata sobre la minería de textos clínicos, un campo del Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al dominio biomédico. El objetivo es automatizar la tarea de codificación médica. Los registros electrónicos de salud (EHR) son documentos que contienen información clínica sobre la salud de unpaciente. Los diagnósticos y procedimientos médicos plasmados en la Historia Clínica Electrónica están codificados con respecto a la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE). De hecho, la CIE es la base para identificar estadísticas de salud internacionales y el estándar para informar enfermedades y condiciones de salud. Desde la perspectiva del aprendizaje automático, el objetivo es resolver un problema extremo de clasificación de texto de múltiples etiquetas, ya que a cada registro de salud se le asignan múltiples códigos ICD de un conjunto de más de 70 000 términos de diagnóstico. Una cantidad importante de recursos se dedican a la codificación médica, una laboriosa tarea que actualmente se realiza de forma manual. Los EHR son narraciones extensas, y los codificadores médicos revisan los registros escritos por los médicos y asignan los códigos ICD correspondientes. Los textos son técnicos ya que los médicos emplean una jerga médica especializada, aunque rica en abreviaturas, acrónimos y errores ortográficos, ya que los médicos documentan los registros mientras realizan la práctica clínica real. Paraabordar la clasificación automática de registros de salud, investigamos y desarrollamos un conjunto de técnicas de clasificación de texto de aprendizaje profundo