Predicting the encoding of secondary diagnoses. An experience based on decision trees

In order to measure the medical activity, hospitals are required to manually encode diagnoses concerning an inpatient episode using the International Classification of Disease (ICD-10). This task is time consuming and requires substantial training for the staff. In this paper, we are proposing an approach able to speed up and facilitate the tedious manual task of coding patient information, especially while coding some secondary diagnoses that are not well described in the medical resources such as discharge letters and medical records. Our approach leverages data mining techniques, and specifically decision trees, in order to explore medical databases that encode such diagnoses knowledge. It uses the stored structured information (age, gender, diagnoses count, medical procedures, etc.) to build a decision tree which assigns the appropriate secondary diagnosis code into the corresponding inpatient episode. We have evaluated our approach on the PMSI database using fine and coarse levels of diagnoses granularity. Three types of experimentations have been performed using different techniques to balance datasets. The results show a significant variation in the evaluation scores between the different techniques for the same studied diagnoses. We highlight the efficiency of the random sampling techniques regardless of the type of diagnoses and the type of measure (F1-measure, recall and precision). RÉSUMÉ. Afin de mesurer l’activité médicale, les hôpitaux sont tenus de coder manuellement des informations concernant les séjours des patients hospitalisés en utilisant la Classification Internationale des Maladies (CIM-10). Cette tâche est chronophage et nécessite une formation importante pour le personnel en particulier pour le codage des diagnostics associés (secondaires). Afin d’assister les personnels hospitaliers dans leur tâche, nous proposons une approche basée sur les techniques de fouille de données et plus précisément les arbres de décision qui permet de Ingénierie des systèmes d’information – n 2/2017, 69-94 70 ISI. Volume 22 – n 2/2017 prédire le codage des diagnostics associés. Les arbres de décision sont construits à partir des données structurées de la base PMSI (âge, sexe, nombre de diagnostics et actes médicaux .). Ces arbres de décision sont facilement exploitables par un non spécialiste en informatique tel qu’un médecin. Deux niveaux de granularité de diagnostic ont été exploités selon que l’on choisisse de représenter le diagnostic de façon très précise (fin niveau de granularité) ou en se contentant de garder une information plus générale (niveau de granularité plus grossier) correspondant aux catégories de diagnostics. Trois types d’expérimentations ont été réalisés selon différentes techniques d’équilibrage de dataset. Les résultats obtenus indiquent qu’il existe une variation significative des scores d’évaluation entre les différentes techniques pour les mêmes diagnostics étudiés. Nous mettons en évidence l’efficacité des techniques "random sampling" quels que soient le type de diagnostic et le type de mesure (F1-mesure, le rappel et la précision). Nos résultats montrent également l’efficacité d’utiliser le niveau fin de granularité de diagnostic quel que soit le diagnostic étudié.