본 논문은 국제 표준 진단 분류를 사용한 질병 이환율 데이터 코딩의 중요성과 어려움을 다룬다. 임상 코더와 의사는 환자 기록 또는 전자 환자 기록을 해석하여 환자 에피소드에 코드를 할당하는데, 이는 기록의 가독성과 의학 용어에 대한 코더의 이해도에 크게 의존한다. 본 논문에서는 AI 기반 모델을 적용한 최근 연구에서도 임상 코딩의 재현성이 낮다는 점을 고려하여, 의사가 국제 질병 분류(ICD-9 및 ICD-10)를 사용하여 입원 환자 기록에 적절한 진단 및 절차 코드를 입력하고 주요 병리 상태를 식별하도록 지원하는 SISCO.web 접근 방식을 제시한다. 이 웹 서비스는 NLP 알고리즘, 특정 코딩 규칙 및 특별히 고안된 의사결정 트리를 활용하여 주요 질환을 식별하며, 정확한 ICD 코딩 제안을 제공하는 데 유망한 결과를 보여준다.
