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Resumen

Este resumen es generado por máquina.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) muestran potencial para la codificación de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) de documentos clínicos. Los LLM generativos logran una precisión de clasificación comparable a la de los modelos codificadores para la codificación de certificados de defunción.

Palabras clave:

modelos de lenguaje grandes clasificación internacional de enfermedades codificación CIE certificados de defunción procesamiento del lenguaje natural inteligencia artificial informática médica

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Área de la Ciencia:

Inteligencia Artificial
Procesamiento del Lenguaje Natural
Informática Médica

Sus antecedentes:

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se destacan en la generación de texto, pero están infrautilizados para tareas de clasificación de texto.
La codificación de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) de documentos clínicos es una tarea de clasificación crítica pero desafiante.

Objetivo del estudio:

Adaptar un modelo de lenguaje generativo LLaMA para la tarea de codificación CIE.
Evaluar el rendimiento de los LLM generativos frente a los modelos codificadores tradicionales para la codificación CIE.

Principales métodos:

Se utilizó un modelo generativo LLaMA entrenado con un objetivo de modelado de lenguaje.
Se empleó decodificación restringida en el momento de la inferencia en lugar de ajuste fino discriminatorio.
Se aplicó el modelo a certificados de defunción portugueses para la codificación de la causa subyacente de la muerte.
Se comparó el rendimiento con un modelo codificador BERT.

Principales resultados:

Los modelos de lenguaje generativos lograron resultados sólidos en la codificación CIE de certificados de defunción.
La precisión de la clasificación fue comparable a la de los modelos codificadores establecidos.
Se demostró la idoneidad de la generación de lenguaje para la codificación CIE.

Conclusiones:

Los modelos de generación de lenguaje ofrecen un enfoque viable y eficaz para la codificación CIE.
Un único modelo generativo unificado puede manejar múltiples tareas de codificación relacionadas, como la codificación de causas subyacentes y múltiples.