כתבה
arXiv cs.CL ·
KREL: קודים רפואיים אוטומטיים על ידי תקשורת מדעית מונחה-ידע עם LLMs
KREL: Automatic Medical Coding via Knowledge-Guided Reasoning over Clinical Evidence with LLMs
קודים רפואיים אוטומטיים על ידי תקשורת מדעית מונחה-ידע עם LLMs. המאמר מציג פרקטיקה חדשה לקודים רפואיים אוטומטיים, המשלבת LLMs עם ידע רפואי מאורגן.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.20887v2 Announce Type: replace Abstract: Automatic Medical Coding (AMC), which assigns standardized International Classification of Diseases (ICD) codes to clinical notes, is essential for medical reimbursement, quality reporting, and clinical research. Existing pre-trained language model (PLM)-based methods typically formulate AMC as an extreme multi-label classification problem over a predefined code set, while recent large language model (LLM)-based approaches instead frame it as generation or multi-step reasoning. However, key challenges remain, including the extreme length of clinical notes that hinders effective interpretation, the vast ICD label space, and complex coding rules that are not explicitly captured by LLMs. In this work, we propose Knowledge-Guided Reasoning ov
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית