A Multi-Criteria Decision Framework for Aggregating Ranked ICD-10 Code Suggestions from Large Language Models
Este estudio demuestra que la aplicación de métodos de agregación de rangos de Análisis de Decisión Multicriterio, particularmente el Recuento de Borda y la Fusión de Rango Recíproco, para combinar los resultados de múltiples Modelos de Lenguaje de Gran Escala mejora significativamente la precisión y la estabilidad de la codificación clínica automatizada ICD-10 en comparación con el uso de modelos individuales o esquemas de votación simples.