Morphembasierte automatische Indexierung und Klassifikation von Diagnosenbezeichnungen
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein morphembasierter Algorithmus zur Indexierung und Klassifikation von Diagnosenbezeichnungen entwickelt und analysiert. Einleitung: In drei Abschnitten werden die gesetzlichen Verpflichtungen bezüglich der Dokumentation von Diagnosen und Prozeduren, die Qualität aktuell klinisch eingesetzter Verfahren der Codierung sowie die grundlegenden Methoden zur DV-gestützten Klassifikation von Diagnosen dargestellt. Methoden: Ausgehend von einem früheren Ansatz wird eine Methode zur Vorverarbeitung, morphologischen Analyse und SNOMED-Indexierung von Diagnosentexten erläutert und weiterentwickelt. Aufbauend auf dieser syntaktisch motivierten Indexierung schließt sich ein neuartiges Retrieval-Verfahren zur ICD- und OPS-301-Codierung an, das semantische Konzepte wie begriffliche Kategorien und eine Hierarchiebildung berücksichtigt. Realisierung: Einzelne Aspekte der praktischen Umsetzung des Verfahrens werden näher erläutert. Das Wachstumsverhalten eines Morphemlexikons in Relation zum Umfang des analysierbaren Wortschatzes wird in einer eigenständigen Studie untersucht. Ergebnisse: Zur Evaluation von Indexierung und Retrieval wird ein qualitativer Test, der verbleibende Fehlerquellen katalogisiert, sowie ein quantitatives Experiment zum Vergleich der Leistungsfähigkeit eines klassischen Ansatzes mit dem präsentierten Verfahren durchgeführt, bei dem sich eine Übereinstimmung mit dem 'gold standard' in 42,7 (klassischer Ansatz) gegenüber 50,5 der Fälle ergibt. Diskussion: Typische Fehlerquellen bei der automatischen Klassifikation können identifiziert werden. Für die Überlegenheit des präsentierten Verfahrens gegenüber dem konventionellen Ansatz ist nicht die Indexierungsmethode, sondern das Retrieval verantwortlich. Dies spiegelt die wachsende Bedeutung semantischer Konzepte gegenüber vornehmend syntaktischen Ansätzen wider und gibt die Grundrichtung für weitere Forschungsmöglichkeiten vor.
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