ICD 10 Code Prediction

🚀 Clinical BERT for ICD-10 Prediction

「Publicly Available Clinical BERT Embeddings」という論文には、4種類の独自の臨床BERTモデルが含まれています。これらのモデルは、BERT-Base (cased_L-12_H-768_A-12) またはBioBERT (BioBERT-Base v1.0 + PubMed 200K + PMC 270K) で初期化され、MIMICのすべてのノートまたは退院要約のみを使用して学習されます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ICD-10コードの予測に使用される臨床用BERTモデルです。論文には4種類のモデルが含まれており、異なる初期化方法と学習データを使用しています。

💻 使用例

基本的な使用法

# Load the model via the transformers library:
from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AkshatSurolia/ICD-10-Code-Prediction")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("AkshatSurolia/ICD-10-Code-Prediction")
config = model.config

高度な使用法

# Run the model with clinical diagonosis text:
text = "subarachnoid hemorrhage scalp laceration service: surgery major surgical or invasive"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

# Return the Top-5 predicted ICD-10 codes:
results = output.logits.detach().cpu().numpy()[0].argsort()[::-1][:5]
return [ config.id2label[ids] for ids in results]

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。