Bruker AI for ICD-10 kodeoppslag

ICD-10-CM er det amerikanske diagnosekodesettet. Nasjonalt senter for helsestatistikk vedlikeholder det med CMS, og det oppdateres hvert år, med virkning fra 1. oktober. Koder går fra tre til syv tegn og starter alltid med en bokstav. Noen trenger en plassholder X, og mange skadekoder trenger et syvende tegn som viser møtetypen. De offisielle retningslinjene sier å slå opp et begrep i den alfabetiske indeksen først og deretter bekrefte det i tabelllisten. Tabelllisten inneholder instruksjonsnotatene som indeksen utelater, for eksempel Ekskluderer1, Ekskluderer2, "kode først" og "bruk tilleggskode." AI-oppslagsverktøy fungerer på to hovedmåter. Innhentingsverktøy søker i de offisielle kodefilene og indeksordene, og rangerer deretter treff. Generative chatbots skriver et svar basert på mønstre de har lært på trening. Det er derfor chatbots finner opp koder. ICD-10-CM-koder følger vanlige mønstre, så en modell kan produsere en streng med riktig form og en troverdig beskrivelse uten å sjekke at koden eksisterer. En modells treningsdata kan også være eldre enn den siste oktoberoppdateringen. Uavhengig forskning har funnet ut at generelle språkmodeller ofte får medisinske koder feil når de blir bedt om å produsere dem direkte. Noen få misoppfatninger er vanlige. Den første er at en ekte kode må være den riktige koden. En kode kan eksistere og fortsatt være mindre spesifikk enn dokumentasjonen, eller kollidere med en Excludes1-notat. Det andre er at uspesifiserte koder alltid er feil. De er akseptable når posten ikke støtter noe mer spesifikt. Den tredje er at innstillingen ikke spiller noen rolle. Ved poliklinisk koding kodes ikke usikre diagnoser som «sannsynlig» eller «utelukke» som om de var bekreftet. Koderen rapporterer i stedet de dokumenterte tegnene og symptomene. Innlagte regler behandler usikre diagnoser annerledes. Uansett verktøy, kommer koder fra leverandørens dokumentasjon, aldri fra hva AI antyder.