莊秋華、陳信希、黃瀚萱、游雅雯、陳敏涵、連庭佳、田敏慧、
游斐雲、陳志維、曾名毅、尚榮基、溫家昶、李宗緯、郭律成

本專案為跨領域計畫由主持人台大醫院病歷資訊管理室莊秋華主任，偕同國立台灣大學資工系陳信希教授(兼任臺大醫院醫務秘書)及中央研究院黃瀚萱助研究員共同主導開發智慧編碼模型，主要特色在可預測主診斷、導入疾病分類專家知識並建立系統化週期性模型更新模式，所開發出NTUH智慧編碼模型其主診斷可衍伸應用於DRG推論；不只訓練模型效能優異，同時推廣臺大全體系各分院使用，其中包含醫學中心、區域及地區層級，落地應用成效良好讓醫療服務更智慧，使用者滿意度91%，目前已取得專利，後續將朝向商業應用模式邁進。

疾病分類專業人員需詳細閱讀病歷資料後，才能從國際疾病分類(診斷代碼約69,000個、處置代碼約72,000個)挑選出正確的分類編碼，十分耗費精神，本專案所開發ICD-10代碼自動分類系統，透過自然語言處理的技術，分析病歷紀錄內容，自出院診斷、手術紀錄、病史…等病歷紀錄萃取非結構化文字資訊，以及科部、性別、年齡…等結構化資訊，並導入疾病分類專家外部知識於深度學習模型開發，演算出病人此次住院之ICD-10診斷代碼與處置代碼，提升編碼品質並輔助編碼作業，提供醫師及研究參考，成效卓著。