Arquitetura de aprendizagem recursiva melhora codificação clínica zero-shot de F1 0.318 para 0.605
Preprint JMIR: memória recursiva eleva o F1 de codificação clínica zero-shot de 0.318 para 0.605 após 20 iterações.
Arquitetura de aprendizagem recursiva melhora codificação clínica zero-shot de F1 0.318 para 0.605
Original title: A Recursive Learning Architecture for Zero-Shot Automated Clinical Coding, a methodological study
Authors: Natalia Castaño-Villegas, Raúl Escandón, Katherine Monsalve, Jose Zea, Laura Velásquez
Venue: JMIR Preprints — Preprint #98279
Status: Preprint, under journal review
Headline metrics: F1 0.318 baseline → 0.527 with recursive memory → 0.605 after 20 iterations
Este estudo metodológico avalia uma arquitetura de aprendizagem recursiva para codificação clínica automatizada sem exemplos específicos da tarefa. O resultado principal é um ganho progressivo de F1 0.318 no baseline para 0.527 com memória recursiva, chegando a 0.605 após 20 iterações.
O trabalho está atualmente como preprint em revisão por periódico, portanto o cartão o diferencia de publicações revisadas por pares e aponta para o manuscrito fonte.