[NeurIPS 2023]Towards Semi-Structured Automatic ICD Coding via Tree-based Contrastive Learning

计算机-人工智能-半结构化分段，树分支先验信息结合和掩码的ICD多标签分类

夏莉莉iy

891人浏览 · 2025-12-16 20:18:48

夏莉莉iy · 2025-12-16 20:18:48 发布

论文网址：Towards semi-structured automatic ICD coding via tree-based contrastive learning | Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems

论文代码：https://github.com/LuChang-CS/semi-structured-icd-coding

2.5.1. Automatic section-based segmentation

2.5.2. Supervised tree-based contrastive learning on sections

2.5.3. Maskedsection training

2.6. Experiments

2.6.1. Dataset, tasks, and evaluation metrics

2.6.2. Backbone models

2.6.3. Implementation details

2.6.4. Experimental results

2.6.5. Ablation studies

2.6.7. Case studies

2.7. Conclusion

1. 心得

（1）还行就是这个局限真的一眼大局限

2. 论文逐段精读

2.1. Abstract

①对于诊断文本ICD疾病分类的挑战：样本有限、医生书写习惯不同、病理多样性

2.2. Introduction

①将电子健康记录（electronic health records，EHR）和International Classification of Diseases (ICD)结合的现实意义是便于医疗记录管理、医疗账单记录、医保报销，未来结合AI的意义是可以用于诊断或诊疗建议

②算法诊断现存挑战：长尾问题、结构化/非结构化记录差异、医生手写习惯差异

③结构化文本和非结构化文本示例：

reimbursement n.报销；补偿；赔偿；偿付

2.3. Related work

①记录一些RNN/CNN、Attention/GNN、半监督方法

2.4. Preliminaries

（1）任务描述

①ICD编码： $\mathcal{L} = \{l_i\}_{i=1}^{L}$ ，其中 $L = |\mathcal{L}|$ 是编码个数， $l_i = {\{w_j\}}_{j=1}^m$ 是对于第 $i$ 个ICD编码的含有 $m$ 个token的描述

②临床记录： $S = {\{ w_j \}}_{j=1}^n$ 含有 $n$ 个token

③任务：使用模型 $\mathcal{M}$ 去预测临床文本的ICD分类 $\hat{\mathbf{y}} \in {\{0,1\}}^L$

（2）常见的ICD编码框架

①编码诊断文本： $\mathbf{h}_{note}=\text{Enc}_{\text{text}}(S)\in \mathbb{R}^{n \times d}$

②编码单个ICD描述： $\mathbf{h}_{code}^i= \text{Pooling}(\text{Enc}_{\text{text}}(l_i)) \in \mathbb{R}^d$ ；整体ICD嵌入： $\mathbf{h}_{code}\in \mathbb{R}^{L \times d}$

③特征融合（感觉不能这么叫，这里实际上有种信息交互的感觉）：

$\mathbf{q}_{\text{code}}=\text{Attn}(\mathbf{h}_{\text{code}},\mathbf{h}_{\text{note}},\mathbf{h}_{\text{note}}) \in \mathbb{R}^{L\times d}$

④分类：

$\mathbf{o}=\mathbf{q}_{\text{code}}\odot \mathbf{h}_{code} \in \mathbb{R}^{L}$

$\hat{\mathbf{y}}=\text{sigmoid}({\mathbf{o}})$

2.5. Method

2.5.1. Automatic section-based segmentation

①定义一个具有n-gram document frequency-inverse average phrase frequency(DF-IAPF)分数的包含 $N$ 个单词的短语 $t=(w_1,w_2,...,w_N)$

② $\mathrm{DF}(t)$ 定义为包含词 $t$ 的文档的相对频率，而 $\mathrm{IAPF}(t)$ 则是词 $t$ 在所有包含词 $t$ 的文档中的逆平均短语频率：

$\mathrm{DF}(t)=\frac{n_t}{n_d},\quad\mathrm{IAPF}(t)=\frac{1}{\frac{1}{n_t}\sum_{i=1}^{n_d}f_{t,i}}=\frac{n_t}{\sum_{i=1}^{n_d}f_{t,i}},$

其中 $n_d$ 是文档综述， $n_t$ 代表含有 $t$ 的文档数， $f_{t,i}$ 是词 $t$ 在文档 $i$ 中的出现次数

③DF-IAPF计算：

$\mathrm{DF-IAPF}(t)=\mathrm{DF}(t)\times\mathrm{IAPF}(t)=\frac{n_t}{n_d}\times\frac{n_t}{\sum_{i=1}^{n_d}f_{t,i}}=\frac{n_t^2}{n_d\sum_{i=1}^{n_d}f_{t,i}}.$

④选出来的前20个短语：

⑤选出的标题短语组成一个标题子集： $\left \{ t_1,t_2,...,t_T \right \}$ 包含 $T$ 个标题

⑥按照标题出现的地方对文本进行切割，得到多个片段 $\left \{ s_k \right \}^{T}_{k=1}$ ：

$S\xrightarrow{\text{DF-IAPF segmentation}}\{t_k:s_k\}_{k=1}^T$

（这个创新点真的合理吗？？话说遇到同义词怎么办？十个医生十个标题都不一样）

2.5.2. Supervised tree-based contrastive learning on sections

①从一个临床文本里面随机选个 $s_k^i$ 然后再随机选个不同标题的 $s_{k'}^i$ 作为正对；同不同临床文本选同一个标题的 $s_k^i$ 和 $s_{k'}^i$ 也作为正对。因此 $(s_k^i,s_{k^{\prime}}^i,s_k^j,s_{k^{\prime}}^j)$ 中有四个正对

②ICD树形结构中单个样本超级树的构建：

$\mathcal{L}_{i}{:}\mathcal{T}_{i}=\bigcup_{l\in\mathcal{L}_{i}}\rho(l)\cup\mathcal{L}_{i}\subset\mathcal{H}$

这里 $\rho(l)$ 表示一个标签节点 $l$ 的所有祖先

③在超级树中两个样本的相似度定义为：

$\alpha_{ij}=1-\frac{2\times\mathrm{dist}(\mathcal{T}_{i},\mathcal{T}_{j})}{|\mathcal{T}_{i}\cup\mathcal{T}_{j}|-1}\in[-1,1]$

其中 $\text{dist}\left ( \cdot \right )$ 是树可编辑距离

④超级树样例：

可编辑树距离为2，相似度为0.2

⑤对文本表示使用最大池化：

$\mathbf{s}_{\{k,k'\}}^{\{i,j\}} = \text{MaxPooling}\left(\text{Enc}_{\text{note}}\left(\mathbf{s}_{\{k,k'\}}^{\{i,j\}}\right)\right) \in \mathbb{R}^d$

⑥对比损失：

$\mathcal{J} = \mathcal{J}_m\left(1, \beta\left(\mathbf{s}_k^i, \mathbf{s}_{k'}^i\right)\right) + \mathcal{J}_m\left(\alpha_{ij}, \beta\left(\mathbf{s}_k^i, \mathbf{s}_k^j\right)\right) + \mathcal{J}_m\left(1, \beta\left(\mathbf{s}_k^j, \mathbf{s}_{k'}^j\right)\right) + \mathcal{J}_m\left(\alpha_{ij}, \beta\left(\mathbf{s}_{k'}^i, \mathbf{s}_{k'}^j\right)\right)$

其中 $\mathcal{J}_m$ 代表MAE损失， $\beta \left ( \cdot ,\cdot \right )$ 表示向量间余弦相似度，概念表示为：

这个损失的意思是让上图Positive的节点相似度接近1，而Neighbor的相似度接近 $\alpha _{ij}$ 就行

2.5.3. Maskedsection training

①随机打乱 $S = \{ t_k : s_k \}_{k=1}^T$ 的顺序，然后按照 $0 \leq \gamma < 1$ 的阈值来随机掩码，最后合并剩下的有效部分

②段掩码操作：

$S' = \bigoplus_{k \in \text{perm}(T)} s'_k, \quad \text{where } s'_k = \begin{cases} s_k & \text{if } |s_k| > 0 \text{ and } \theta \sim U[0,1] \geq \gamma, \\ \text{empty string} & \text{otherwise}. \end{cases}$