1．自然语言处理：利用自然语言处理技术，对医生输入的疾病诊断信息进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，提取关键信息，如疾病名称、症状、体征等。
2．编码推荐算法：基于自然语言处理结果，利用机器学习、深度学习等算法，推荐最可能的ICD编码。算法考虑疾病名称的相似度、症状的关联程度等因
素，以提高推荐的准确性。
3．质控引擎：在推荐编码的同时，工具可对现有编码进行校验，如检查编码是否为医保灰码、是否存在合并编码分离的情况。对于不符合规范的编码，将给出提示和建议，以避免不准确或错误的编码。
4．大数据校验：大数据技术的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率。例如，通过分析大量的病历和诊断或手术数据，可以建立疾病诊断模型，推荐最可能的诊断手术编码结果。