医療コーディングは、患者の臨床記録にある病名などの医療情報に基づき、統計解析に使用できるよう「構造化されたコード」に変換する作業を指す。高レベルの一貫性を達成するために標準的なプロセスに従い、事務部門の専門家が実務にあたる。この医療コーディングは、プロセスの効率性と正確性向上のため、自動化システムによって支援される可能性が高い。
英ロンドン大学ユニバーシティカレッジやエディンバラ大学、オックスフォード大学などの研究チームは、現行の医療コーディングおよび自動化コーディングの専門家らとの議論を通し、次世代コーディングに関するアイデアの紹介と、AIおよび自然言語処理技術を利用する観点からその課題を要約している。論文はこのほど、npj Digital Medicineから公開された。ここでは、1. AIによる自動化コーディングが現実的に有望であること、2. 知識ベースの手法を抱き合わせることで説明可能性を高める必要性があり得ること、3. クリアすべき技術的・組織的課題があること、4. コーダーが開発プロセスに関与すべきであること、などを明らかにしている。
医療コーディングは医療単位や時間を超え、一貫した比較可能な臨床情報を提供するため、一般的な認識以上にその役割は重要となる。結果として得られる全国データはヘルスケア計画や政策に有効な情報を提供し、あらゆる疾患の疫学的理解を深めるためにも使用されるため、データに対する信頼性が欠かせない。英国の医療コーディングに関する紹介スライドとしては、NHS Digitalが提供する「Clinical coding for non coders」が参考になる（ダウンロードリンク）。
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