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國際疾病分類系統的主要目的是為了讓不同國家或不同地區，將其所蒐集到的疾病診斷或相關健康問題資料，經由統一標準的分類，以便進行衛生健康資料比較分析，提供各國衛生機關決策參考。

此外，正確的疾病分類有助於DRGs (Diagnosis Related Groups，診斷關聯群住院支付制度) 給付申請，進而影響醫院CMI (Case Mix Index，病例組合指標)。然而，相較於前一代疾病分類碼 (ICD-9 CM)，第10代診斷碼數量近7萬個、是前一代的5倍，而編碼的組成規則，也有極大差異，複雜程度大為提升。由於編碼作業十分繁雜，大部分臨床流程為：醫師看診時，先選擇疾病分類相近之診斷碼，之後再由疾病分類師來再度核對，確認最終編碼。

鑒於人工編碼耗時、費力、容易出錯等問題，本院人工智慧中心以AI自然語言處理的技術，對非結構化電子病歷資料 (包含：出院病摘、住院紀錄及病程紀錄等)進行模型訓練，開發ICD-10智慧自動編碼系統。臨床驗證結果顯示準確度（ROC曲線下面積）82%、敏感度（Sensitivity）78%、F1分數（F1 score）82%。系統評估顯示，AI-ICD10可協助提升約4%的編碼正確性，此改進能帶來顯著的累積效益，確保診斷資料的可靠性與一致性。