刘潇霞，杨媛媛，侯飞，李林涛，比确子拉，李晓喻，刘罡

    610041 成都，四川省肿瘤医院·研究所，四川省癌症防治中心，电子科技大学医学院 预防部(刘潇霞)，医务部(杨媛媛、侯飞)，团委办公室(李林涛)，信息中心(比确子拉);610500 成都，成都医学院第一附属医院 院长办公室(刘罡)；610054 成都，电子科技大学 信息与软件工程学院(李晓喻)

    国际疾病分类(International Classification of Diseases,ICD)是世界卫生组织推广使用的规范化、标准化的疾病分类法，兼顾了医院疾病统计、医疗管理和医疗付费等方面的需求,是一项国际标准。ICD的推广使用融合统一了世界各国之间因为地域、语言文化、习惯等差异带来的疾病诊断名称差异，促进了医学信息的互通、交流，是我国卫生统计信息实现国际标准和规范化的基本要求。准确、标准统一的ICD编码信息，在医学数据统计、科研、信息检索、信息应用等方面至关重要，对医院管理、决策、卫生政策的制定起着决定性作用[1]。现行人工编码方式存在人员素质参差不齐、认知理解标准不统一等弊端，因此，本研究欲从复杂的肿瘤类疾病入手，构建一套包含ICD智能编码、编码质控及效果评价的编码体系，将传统的人工编码方式转换为机器智能编码为主，人工编码为辅的工作模式，统一判定标准，提高效率，提高横向纵向对比可比性，并将体系推广至其他类别疾病。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源

    研究数据全部来源于某肿瘤专科医院病案首页信息，包括病案首页诊断信息(门诊诊断、入院诊断、出院诊断)的中文字段、病理诊断、手术与操作、治疗方案(放疗、化疗方案)、住院次数、患者既往住院诊断信息。

    1.2 系统设计方法

    从肿瘤类疾病入手，通过采集病案首页相关信息，根据肿瘤主要诊断的选择原则，结合实际疾病ICD编码原则，将相关指标建立内在逻辑关联，辅以语意识别，建立一套“嵌入严密细致逻辑判定规则智能诊断排序+语意识别+机器学习+既往病史辅助判定+基于权重分析的人工校对”模式的肿瘤专科智能编码体系；全程根据各环节信息识别的精准程度及信息转换环节因果关联强度对信息转换的各环节赋予不同的权重，最终每一个案病历的编码结果将对应一个反应其ICD编码结果可靠性的分值，通过人工编码对低分值段(可靠性较差)个案进行校验，修正智能编码体系的内在逻辑关系 ......