Deep Learning Models to Predict Diagnostic and Billing Codes Following Visits to a Family Medicine Practice: Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite significant time spent on billing, family physicians routinely make errors and miss billing opportunities. In other disciplines, machine learning models have predicted Current Procedural Terminology codes with high accuracy. Objective: Our objective was to derive machine learning models capable of predicting diagnostic and billing codes from notes recorded in the electronic medical record. Methods: We conducted a retrospective algorithm development and validation study involving an academic family medicine practice. Visits between July 1, 2015, and June 30, 2020, containing a physician-authored note and an invoice in the electronic medical record were eligible for inclusion. We trained 2 deep learning models and compared their predictions to codes submitted for reimbursement. We calculated accuracy, recall, precision, F1-score, and area under the receiver operating characteristic curve. Results: Of the 245,045 visits eligible for inclusion, 198,802 (81%) were included in model development. Accuracy was 99.8% and 99.5% for the diagnostic and billing code models, respectively. Recall was 49.4% and 70.3% for the diagnostic and billing code models, respectively. Precision was 55.3% and 76.7% for the diagnostic and billing code models, respectively. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.983 for the diagnostic code model and 0.993 for the billing code model. Conclusions: We developed models capable of predicting diagnostic and billing codes from electronic notes following visits to a family medicine practice. The billing code model outperformed the diagnostic code model in terms of recall and precision, likely due to fewer codes being predicted. Work is underway to further enhance model performance and assess the generalizability of these models to other family medicine practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».