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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411844879.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/126；該發(fā)明授權(quán)一種基于多種標(biāo)簽信息融合的自動(dòng)ICD編碼方法及系統(tǒng)是由劉寧;晏詠和;辛玉晶;袁海濤;劉磊;譚衛(wèi)星;崔立真設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于多種標(biāo)簽信息融合的自動(dòng)ICD編碼方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多種標(biāo)簽信息融合的自動(dòng)ICD編碼方法及系統(tǒng)，包括對(duì)臨床文本和ICD標(biāo)簽的描述進(jìn)行特征提取，獲得臨床文本表征和標(biāo)簽表征；對(duì)二者進(jìn)行交互融合，獲得標(biāo)簽相關(guān)的上下文表征，提取標(biāo)簽表征的共現(xiàn)表征，并將其與ICD標(biāo)簽的描述和標(biāo)簽相關(guān)的上下文表征進(jìn)行融合，獲得增強(qiáng)標(biāo)簽表征；對(duì)增強(qiáng)標(biāo)簽表征與臨床文本表征進(jìn)行交互融合，獲取每個(gè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的文檔表征，基于文檔表征預(yù)測(cè)ICD編碼；定義損失函數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。本發(fā)明融合了來(lái)自于上下文，標(biāo)簽原始語(yǔ)義和標(biāo)簽相關(guān)關(guān)系三個(gè)方面的信息，為自動(dòng)ICD編碼提供了更為豐富的輸入特征，提升了編碼的全面性和準(zhǔn)確性，為臨床決策和醫(yī)療資源分配提供了重要支持。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多種標(biāo)簽信息融合的自動(dòng)ICD編碼方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多種標(biāo)簽信息融合的自動(dòng)ICD編碼方法，其特征在于，包括以下步驟：分別對(duì)獲取的臨床文本和ICD標(biāo)簽的描述進(jìn)行特征提取，獲得臨床文本表征和標(biāo)簽表征；對(duì)標(biāo)簽表征與臨床文本表征進(jìn)行交互融合，獲得標(biāo)簽相關(guān)的上下文表征，提取標(biāo)簽表征的共現(xiàn)表征，并將其與ICD標(biāo)簽的描述和標(biāo)簽相關(guān)的上下文表征進(jìn)行融合，獲得增強(qiáng)標(biāo)簽表征；對(duì)增強(qiáng)標(biāo)簽表征與臨床文本表征進(jìn)行交互融合，獲取每個(gè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的文檔表征，基于每個(gè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的文檔表征預(yù)測(cè)ICD編碼；定義損失函數(shù)，優(yōu)化模型參數(shù)，對(duì)自動(dòng)ICD編碼模型進(jìn)行訓(xùn)練；將標(biāo)簽表征作為查詢序列，將臨床文本表征作為鍵和值序列，利用包含自注意力模塊、交叉注意力模塊以及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Transformer解碼器獲得標(biāo)簽相關(guān)的上下文表征；提取標(biāo)簽表征的共現(xiàn)表征，具體為：利用一個(gè)多層的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將標(biāo)簽之間的共現(xiàn)關(guān)系建模成圖，將標(biāo)簽特征作為圖結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)，將鄰接矩陣作為圖結(jié)構(gòu)中的邊，通過(guò)在節(jié)點(diǎn)間傳播消息增強(qiáng)標(biāo)簽特征，從標(biāo)簽共現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系中學(xué)習(xí)各個(gè)標(biāo)簽之間存在的深度聯(lián)系，輸出標(biāo)簽表征的共現(xiàn)表征；所述自注意力模塊和交叉注意力模塊均使用多頭的縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制，多頭注意力可以捕捉多個(gè)視角特征，幫助模型學(xué)習(xí)更豐富的特征。

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