医療コーディングのためのシンフォニー：大規模かつ説明可能な自律（エージェント型）システムによる次世代の医療コーディング

要旨: 医療コーディングは、自由形式の臨床ドキュメンテーションを、年次で更新される、数万件規模のエントリを含む分類システムから得られる標準化されたコードへと変換する。これは請求、臨床研究、そして品質報告の中核である一方、依然として主に手作業であり、遅く、誤りが起きやすい。既存の自動化手法は、ラベル付きデータから固定されたコード集合を予測することを学習するため、異なるデータでの再訓練なしでは、新しいコードや別のコーディング体系への適応が妨げられる。また、予測に対する説明を提供しないため、安全性が極めて重要な領域での信頼が制限される。私たちは、医療コーディングのための Symphony を導入する。このシステムは、専門の人間のコーダーが行うやり方と同様に、そのタスクを扱う。すなわち、コーディングのガイドラインへ直接アクセスしながら、臨床的な叙述（ナラティブ）を推論することである。この設計により、Symphony はあらゆるコーディング体系にまたがって動作でき、さらに、各予測コードをそれを裏付けるテキストへ結びつけるスパン単位の根拠（エビデンス）を提供できる。私たちは、2つの公開ベンチマークと、米国および英国にまたがり、入院、外来、救急、およびサブスペシャリティ（専門領域）にわたる3つの実世界データセットで評価する。Symphony は、すべての設定において最先端の結果を達成し、自動化された臨床コーディングのための、柔軟で導入可能な基盤として確立される。