この記事では、臨床コーディングの自動化に向けた新しいモデルを提案しています。ICD10コードへの変換は、診断データを標準コード形式に変換する重要なプロセスですが、データの疎性やデジタル健康システム間の相互運用性の低さ、実際の診断の複雑さなどの課題があります。著者らは、処方データのみを使用した協調残差学習ベースのモデルを開発し、Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospitalからの2つの実世界の臨床データセットを使用して実験を行いました。結果として、入院および外来データセットにおいてそれぞれ0.71と0.57の多ラベル分類精度、0.57と0.38の平均精度、0.73と0.44の精度を達成しました。このアプローチは臨床コーディングの自動化における新しい可能性を示唆しています。