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今天，AI的进步，特别是大型语言模型（LLMS），有望提高医疗编码自动化解决方案的准确性。然而，最近的一项研究评估了医学法规的可用LLMS（GPT-3.5，GPT-4，GEMINI PRO和LLAMA2-70B聊天）的性能，发现没有任何模型具有生成的ICD-9-CM，ICD-9-CM，ICD-10-CM，ICD-10-CM，CPT代码高于50％的准确性标准（Medical Codity in Medical Codics in Coptical cpt cpt cont）的确切匹配率。研究人员得出结论，仅LLMS并没有准确地将代码分配给患者遇到的代码所需的复杂水平，因此由于今天存在的医疗编码不适合医疗编码（6）。这是自主医学编码的来源。医学编码技术的最新进步，自动医学编码解决方案利用了人工智能（AI）的多个子场（例如自然语言处理，机器学习和深度学习），以立即准确地将代码分配给患者的遭遇。这些解决方案是专门为医疗编码设计的，目的是编码患者遇到并将其直接发送给计费，而无需认证的编码人员来验证解决方案的输出。
白皮书：NYM的自动医疗编码引擎
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