北京
國際疾病分類編碼（ICD）是醫療數字化的基礎設施。醫生看完病歷手寫代碼，耗時且易錯。英語世界的自動編碼研究已經很多，俄語區卻幾乎空白。
問題在于數據。俄語病歷結構松散、縮寫混亂、語法復雜，現有模型直接遷移效果很差。更麻煩的是標注——需要既懂醫學又懂編碼的專家，成本極高。
新數據集RuCCoD試圖破局。它收錄了5.4萬份俄文出院小結，覆蓋住院和門診場景，并配備人工校驗的ICD-10代碼。這是目前俄語領域規模最大的同類資源。
實驗結果顯示，基于該數據訓練的模型在宏平均F1上達到0.42，較基線提升明顯，但離臨床可用還有距離。主要瓶頸在于罕見病編碼和復合診斷的拆解。
研究者開源了數據和代碼。這對俄語區醫療AI是必要的第一步——先解決"有沒有"，再談"好不好用"。
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