Casematch goes Deep Learning

Ab 2017 mit SwissDRG 6.0 und rückwirkend für die Versionen 4.0 und 5.0 werden für unsere Kodierprüfsoftware Casematch viele Neuerungen aufgeschaltet. Schwerpunkt der Weiterentwicklungen ist der Komplettersatz des statistischen Backends weg von einer Java-basierten Lösung hin zu einer Lösung basierend auf Python. Mit den eingesetzten Frameworks Keras und Tensorflow, das von Google entwickelt und eingesetzt wird, setzen wir konsequent auf Deep Learning. Deep Learning ist ein neuer Ansatz des maschinellen Lernens, welcher in vielen Bereichen in den letzten fünf Jahren neue Massstäbe gesetzt hat. Darunter fallen unter anderem Objekterkennung in Bildern oder Videos, Bioinformatik, Spracherkennung oder Textanalyse.

Die medizinische Kodierung, wenn auch etwas strukturierter als natürliche Sprache und mit einem fest vorgegebenen Vokabular (ICD- und CHOP-Kataloge), analysieren wir mit ähnlichen Werkzeugen wie bei der Textanalyse natürlicher Sprache. Beispielsweise setzen wir rekurrente neuronale Netze ein, welche gut mit verschieden langen Sequenzen (verschiedene Anzahl an Nebendiagnosen und Prozeduren) umgehen und die Reihenfolge der Kodierung abbilden können. Weiter nutzen wir mit Word Embeddings eine Methode, um ICD-Codes in einem Vektorraum so abzubilden, so dass ähnliche Codes nahe zueinander liegen. Um diese Nähe zwischen ähnlichen Codes zu schaffen, verwenden wir verschiedene Informationen: Codes wurden häufig gemeinsam kodiert, Codes sind im ICD-Katalog dem selben Kapitel, Gruppe oder Nonterminal zuzuordnen oder Codes haben sprachlich ähnliche Beschriebtexte.

Somit kann mehr Semantik im statistischen Modell abgebildet werden. Genauere Vorschläge und Selektionen auffälliger Fälle sind das Resultat. Zudem ist dies auch ein erster Schritt in Richtung Analyse von freitextlicher Primärdokumentation für die Unterstützung der Kodierung. Bis dahin ist es aber nicht nur ein grosses Stück Arbeit, es fehlen derzeit insbesondere noch die Daten zur Validierung.

Eine weitere Entwicklung ist die Integration unserer Such-API (https://search.eonum.ch), welche nun die fehlertolerante Suche auch nach Inklusiva und Synonymen erlaubt.

Die Aktualisierungen geschehen automatisch und im Hintergrund. Als Anwender müssen Sie keine Anpassungen vornehmen.