返回
LLM-assisted clinical coding audit through an interpretable coding pipeline
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106605.png)
摘要
En 中文
• 协同大语言模型和小语言模型进行可解释的临床编码。 • 识别出ICD数据集中潜在的低编码率和编码错误的高发生率。 • 通过编码错误修正展示了持续的性能提升。 • 验证了基于LLM的集成作为有效的潜在辅助编码审核工具。 • 表明基于LLM的集成与专业编码人员之间具有高度一致性。
期刊
IF:
4.1
论文数:
4.6K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
Examining the reliability of ICD-10 discharge coding in Red Cross War Memorial Children’s Hospital administrative database评估红十字战争纪念儿童医院行政数据库中ICD-10出院编码的可靠性
Verification is All You Need: Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Coding验证即一切:为大型语言模型进行零样本临床编码提示
Validation of Diagnostic Coding for Diabetes Mellitus in Hospitalized Patients
ENDOCRINE PRACTICE
IF4.6

