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第42卷第4期算机仿真2025年4月
文章编号：1006-9348（2025）04-0301-08
融合对抗训练的ICD自动编码研究
徐春，孙恩威，孙彬
（新疆财经大学信息管理学院，新疆乌鲁木齐830012）
摘要：国际疾病分类（InternationalClassificationofDiseases，ICD）作为疾病诊断相关分组的前提，其ICD编码质量关系到医保
支付的准确性。但由于电子病历数据具有非结构化和数量分布不均的特点，特征提取过程较为复杂，现阶段的ICD编码多
数采用堆叠深度学习模型神经单元的方式以实现高质量编码，无法在保证模型鲁棒性基础上提高分类准确性。针对以上问
题，提出一种在基线模型RoBERTa-wwm-ext-large-DPCNN中加人对抗训练的ICD自动编码模型。首先用RoBERTa-wwm
-ext-large对医疗文本进行预处理，构建词向量，并引人FGM和PGD
（ProjectGradientDescent）三种对抗训练寻求最优扰动生成对抗样本，更新模型参数；然后利用深度卷积神经网络对输人向
量进行特征提取，最后利用残差连接与Softmax进行标签映射，得到ICD编码结果。实验结果表明，融合对抗训练的模型其
准确率、召回率以及F，值相比于基线模型均有所提升，能有效提高模型的鲁棒性和ICD编码准确度。
关键词：文本分类；对抗训练；深度卷积神经网络；疾病诊断相关分组
中图分类号：TP391.9文献标识码：B
ResearchonICDAutomaticCodingFusedwith
AdversarialTraining
XUChun,SUNEn-wei,SUNBin
(SchoolofInformationManagement,XinjiangUniversityofFinanceandEconomics,
UrumqiXinjiang830012,China)
ABSTRACT:TheInternationalClassificationofDiseases(ICD)isthepremiseofdiseasediagnosisrelatedgroup-
ing,andthequalityofitsICDcodingisrelatedtotheaccuracyofmedicalinsurancepayment.However,duetotheun-
structuredandunevendistributionofelectronicmedicalrecorddata,thefeatureextractionprocessiscomplex.At
present,mostICDcodesusestackingdeeplearningmodelneuralunitstoachievehigh-qualitycoding,whichcannot
improvetheclassificationaccuracyonthebasisofensuringtherobustnessofthemodel.Tosolvetheaboveproblems,
thispaperproposesanIC
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