BriefGPT - AI 论文速递
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自动医学编码推荐的多阶段检索和再排序模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种利用NLP、AutoML和Clinician-in-the-Loop技术构建机器学习分类器的可扩展工作流程，用于评估EHR文本记录中的患者。研究发现该工作流程在识别多种疾病方面表现出更高的分类性能，并能发现未编码患者。
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关键要点
- 该论文提出了一种可扩展的工作流程，利用NLP、AutoML和Clinician-in-the-Loop技术。
- 工作流程用于从EHR的结构化和非结构化文本记录中构建机器学习分类器评估患者。
- 在MIMIC-III数据集上的案例研究显示，该工作流程在识别多种疾病方面表现出更高的分类性能。
- 该工作流程能够发现更多因编码问题而未编码的患者。
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