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Los sistemas de Natural Language Processing solución al volumen de datos

Escrito por Redacción TNI el 10/07/2018 a las 23:22:39
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Durante las Jornadas de Inteligencia Artificial y Salud (IA) “Buceando entre Datos”, organizadas por la Fundación TIC Salut Social, del Departamento de Salud de la Generalitat de Cataluña, centrada en la mejora de los procesos de atención a la persona mediante la aplicación de las TIC y la transformación digital, se ha destacado la necesidad de recurrir a los Sistemas de Inteligencia Artificial (IA) basados en Natural Language Processing (NLP) para hacer frente al Big Data incesante volumen de datos de los hospitales y centros médicos de España. Un problema real que se duplica de manera exponencial cada año. 

El modelo sanitario actual
 

El sector de la salud es uno de los sectores donde la IA está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecen de un modo espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos y la gestión y administración hospitalaria. Sin duda, uno de los campos con mayor potencial son los sistemas basados en el procesamiento del lenguaje natural, que permite agilizar y mejorar la tarea de los profesionales.

 “Los sistemas de Natural Language Processing hacen referencia a aquellos sistemas de procesamiento del lenguaje natural por ordenador, donde se incluye la traducción de un idioma a otro, pero también del reconocimiento de un lenguaje hablado o de las respuestas automáticas a determinadas preguntas”, asegura Jordi García, experto del sector y director de IT de ASHO, empresa líder de codificación hospitalaria en España en la ponencia que se ha llevado a cabo en en las Jornadas de TIC Salut Social del 29 de junio y que ha congregado unos 200 profesionales del entorno clínico español.

Innovaciones clínicas de vanguardia
 

Durante el acto, las empresas del sector han presentado los últimos avances en materia de IA aplicada a la salud.

En este contexto, ASHO, ha presentado su software propio basado en los últimos avances en Machine Learning, técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y métodos de búsqueda semántica para transformación de conceptos, que ya se están implementando en ambos centros: AshoCoode, una herramienta que permite gestionar grandes volúmenes de procesos y que ya está implantada en hospitales tan reconocidos como Hospital Sant Pau, Hospital del Mar, Mútua de Terrassa, Hospital General de Vic o Hospital Municipal de Badalona.

El proceso es simple. El software se implanta en procesos ambulatorios que generan gran cantidad de información clínica (urgencias, consultas externas, hospital de día, listas de espera, etc). Así, permite codificar procesos ambulatorios de forma online y en lenguaje natural (PNL), asignando un código de manera automática a cada enfermedad diagnosticada por el profesional asistencial, sin necesidad de que este tenga una formación previa. Para conseguir una codificación de mayor calidad y más eficiente un documentalista valida las situaciones en las que AshoCoode asigna un código CIE-10 con un % de confianza inferior al 90%.

Esto también resulta de gran utilidad para hacer frente al reto de adaptación que ha supuesto el cambio de CIE9 a CIE10, implantado hace dos años en España y en enero de 2018 en Cataluña, y que ha representado un salto de 17 mil a 140 mil códigos para referenciar procedimientos y enfermedades. En este sentido, un Sistema de Ayuda a la Codificación (SAC) como AshoCoode,  supone una medida para no incrementar el trabajo del clínico pero al mismo tiempo mantener un buen nivel de codificación.

En este contexto, Jordi García, resalta los  hechos diferenciales de esta tecnología. “Principalmente, la base de entrenamiento real que recopila años de conocimiento de documentalistas, y el concepto de prestar un servicio como el de ASHO, y realizar un seguimiento continuo de todo el proceso”.  Prueba de ello son los 20 millones de urgencias, consultas externas y procesos ambulatorios que la herramienta ha codificado desde su creación o los 6 millones de altas hospitalarias que ha codificado durante sus diez años de historia. 
 

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