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人机协同的临床编码智能决策关键技术研究认领

作者：

高越

学位授予单位：

北京邮电大学

摘要：

临床编码是开展临床统计研究、医疗质量评估和医保计费管理的重要基础任务,旨在将临床医生在电子病历中书写的医学信息抽象、总结,并转换为结构化的标准编码。近年来,随着医疗数据的快速增长以及对医疗信息标准化需求的增加,国家医保局、卫健委等相关部门相继出台了一系列技术规范和指导意见,对临床编码工作的准确性、实时性、一致性等方面提出了更高要求。与此同时,深度学习方法在自然语言处理领域取得了显著进展,为医疗领域的信息处理带来了新的可能性。人工智能技术赋能的自动化临床编码算法,成为解决医疗数据处理复杂性与高效性矛盾,推动临床编码工作数智化转型的重要解决方案,为医疗服务质量提升和临床科学决策提供重要支撑。然而,当前自动化临床编码研究面临临床资源稀缺、数据质量较差、标签分布稀疏等多维度客观因素的掣肘,致使现有的自动化临床编码相关工作仍存在诸多问题和不足,主要体现在两大层面:(1)算法表征过程中对临床文本隐含的语义信息、医学特性知识挖掘不充分;(2)临床决策流程中没有充分引入编码员的先验知识与反馈。因此,机器智能能力构建的不足和人类智慧引入机制的缺失双向制约着自动化临床编码算法在真实世界临床场景下的有效应用部署,限制其充分发挥临床效能,使得临床编码员和编码系统在编码决策的过程中无法实现高效协同。针对上述研究挑战和不足,本文面向智慧医疗领域的自动化临床编码关键问题,分别从表征算法理论研究和实际临床部署应用两大层面自底向上切入,为临床场景下自动化临床编码的高效应用部署提供创新解决方案。通过深入结合中文临床文本的多层面医学知识特性和中国医院场景下的编码操作流程规范,切实提升自动化临床编码算法在真实世界的编码性能、可解释性、可用性。本文的主要工作贡献和创新性可以归纳为以下几个方面: (一)针对图神经网络缺乏知识指向性以及无监督预训练模型缺乏对隐含语义、语法学知识的充分归纳表达这两局限性问题,开展了集成无监督语义语法知识的异质图表示学习算法研究。本文通过设计扰动掩码策略构建图网络,同时设计卷积嵌入模式等一系列优化举措,有效地集成了基于图网络的全局信息和基于自监督模型的上下文语义、语法信息,实现在文本表示学习过程中的信息互补,优化表征算法性能。 (二)针对基于自动化临床编码算法对临床短文本中的医学语义信息挖掘不充分的问题,开展了多轴心、多粒度结构语义增强的ICD自动编码图表示算法研究。本文通过深入结合ICD编码文本中的多轴心、多粒度的层级医学知识,构建疾病名称、手术操作名称的医学知识结构体,并通过无监督预训练模型,在语义上进一步增强临床编码异质图中医学知识的结构关联,以此有效提高自动化临床编码算法的表征性能。此外,通过结合编码名称的结构不变性和标签传递性,设计了结合语义的数据增强策略,并基于新生成的数据设计了层级知识增强的对比学习预训练策略,进一步增强了编码算法对短文本中多轴心、多粒度语义内涵的表征能力。 (三)针对当前自动化临床编码算法的性能、可解释性、可用性表现与实际临床需求不匹配的问题,开展了人在回路范式下人与AI协同的临床编码框架研究。本文提出了人在回路的临床编码框架CliniCoCo,将编码员的反馈动态引入自动化临床编码的数据预处理阶段、模型训练阶段、临床决策阶段等关键流程中。通过设计迭代协同标注策略、3阶段的多标签对比学习策略等方法,在人类标注能力有限的情况下充分利用不同噪声程度的病历数据中的隐含医学知识。同时设计了一系列定制化协同功能。实现临床编码的人机协同优化。 (四)针对人与AI协同的临床编码框架的临床部署问题,开展了对人机协同临床编码系统的定量观测评估以及在真实世界的小规模部署案例研究。本文基于三甲医院真实病历数据及标注金标准,通过构建基于规则的质量控制模拟器,动态调节病历文本中的噪声程度和标注占比,用以开展多角度的临床编码现象观测,并对临床人力的投入和有效性之间平衡开展定量分析。进一步地,本文开发、部署了人在回路的临床编码交互界面,通过开展小规模的试点研究,具体评估人在回路范式在真实场景下的实际临床效用。

摘要译文

关键词：

智慧医疗; 临床编码; 人在回路; 文本分类; 临床决策支持

学位年度：

2025

学位类型：

博士

学科专业：

软件工程

导师：

傅湘玲

中图分类号：

R-05[医学与其他学科的关系];TP391.1[文字信息处理]

学科分类号：

030302[应用社会学];1001[基础医学];081206[计算机应用技术]

D O I：

10.26969/d.cnki.gbydu.2025.000156