Künstliche Intelligenz unterstützt die Kodierung im Krankenhaus

Mit Hilfe von neuronaler Netze sowie weiteren Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens ist es möglich das Vorliegen bestimmter -noch nicht fakturierter- Diagnosen (ICD‘s) oder durchgeführten medizinischer Maßnahmen (OPS‘s) mit einer überraschend guten Trefferquote zu schätzen. Zur Klassifizierung verwenden wir unter anderem ein Ensemble (eine Aggregation einzelner Klassifizierungsalgorithmen) beispielsweise von einer einfachen logistischen Regression, sowie einem Random Forest und Adaptive Boosting (AdaBoost) Verfahren u.v.m. Geplant ist in Kürze die entwickelte Technik in bestehende namhafte Kodiertool's zu integrieren und damit den Kodierprozess erheblich zu unterstützen.

Bereits heute unterstützen diese Verfahren erfolgreich unsere Projekte in der Kodiernachlese.

Die Kodiernachlese hat das nächste Level nun endgültig erreicht.