[快訊] 陳沛甫醫師團隊，關於使用深層神經網路學習，協助 ICD-10 編碼與訓練之研究，獲 JMIR Medical Informatics 刊登！

文章介紹

疾病分類記錄，是醫療體系很重要的事情，目前最被廣泛使用的是 ICD 系統。不過，從 ICD-9 轉到 ICD-10 時，種類繁多且編碼複雜，對輸入者來說造成很大的工作負擔。陳醫師與其團隊，預計使用機器學習，看看能不能協助輸入者增加正確率，並縮短工作時間。

經使用台大醫院的自然語言病例系統做訓練，團隊建立了一個機器學習的 ICD-10 自動編碼系統，並檢查其正確性。之後將這個系統作為編碼者的輔助後，發現人類編碼者的正確率顯著上升，但卻沒有縮減到時間。

一般臨床醫師常不清楚類神經網路（或機器學習）與多變項迴歸之間的差異，以及分別適合怎樣的研究題目，這個論文做了很好的示範。

機器學習，適合的是之後要拿來用的題目，先做訓練，接著做確認，然後可以應用並觀察影響。多變項迴歸則是用來解釋，以及找出解釋力強的因子。兩者之間當然有些重疊之處，但像是本例這種應用性很強的主題，就明顯是適合機器學習的題目。

恭喜陳醫師！

期刊介紹

JMIR Medical Informatics 創刊於 2013 年，2020 年的 impact factor 為 2.955，在 Medical Informatics 領域排名為 Q3(17/30) 期刊。

JMIR 是一個新興的電子全文雜誌集團，從 Journal of Medical Internet Research 這本雜誌起家，逐漸擴充到各種醫學領域。就像是 MDPI 是從化學領域起家一樣，Frontiers 從神經科學領域起家，JMIR 是以醫療資訊起家的。

JMIR 目前仍在發展中，對於主題偏資訊的研究者很有吸引力，目前的發展瓶頸是有 IF 的期刊仍有限，以及旗艦雜誌 Journal of Medical Internet Research 的 IF 仍需要再衝高，但醫療資訊是不是一個能夠衝高 IF 的領域，這就比較難說。