יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

הגבלות של קודים ICD-10-CM אגנטיים

Understanding the Limits of Agentic ICD Coding
במאמר זה, נבחן מערכות נוירליות, פלואורפ, ואגנטיות בקודים ICD-10-CM. נמצאו שני סוגי כשלים זהים. המערכות האגנטיות השיגו תוצאות טובות יותר בקודים נדירים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13806v1 Announce Type: cross Abstract: ICD-10-CM codes are alphanumeric codes used in the US to classify diagnoses and injuries for medical billing and epidemiological reporting. Standard ICD-10-CM benchmarks report aggregate metrics that obscure performance on complex coding scenarios. We evaluate neural, workflow, and agentic systems on a rarity-stratified set of MIMIC-IV discharge summaries and identify two orthogonal failure modes. Neural classifiers exhibit a 0.43 micro-F1 gap between rare and common codes. Workflow systems handle rare codes well but score near zero on injury and external cause codes that require multi-step guideline following. A tool-augmented agentic configuration with structured access to official ICD-10-CM reference materials recovers up to 0.34 micro-F
קרא במקור המקורי