Son muchas las propuestas de innovación para el ámbito de la salud que apuestan por la aplicación de la Inteligencia Artificial en el sector. Sin embargo, muchas veces se trata de iniciativas individuales que no se conocen o comparten con el resto de actores partícipes de esta transformación.
Las XXVI Jornadas Nacionales de Innovación y Salud en Andalucía, organizadas por la Sociedad Española de Informática de la Salud (SEIS) bajo el lema “Historia clínica que aprende”, han servido para hacer un ejercicio de inteligencia colectiva y poner en común las acciones e intereses del sector en relación a la tecnología.
Uno de los encuentros cooperativos en el que participó el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) abordó el tema del “Procesamiento del Lenguaje Natural en la Historia Clínica Digital de Salud”. El PLN permite aprovechar la información en texto de la que disponen los profesionales médicos para mejorar la atención al paciente.
Aplicaciones del PLN en salud
En el taller, Cristina Pruenza, Data Scientist en el IIC, presentó algunos de las aplicaciones desarrolladas desde el Instituto. Además, también participó como coordinador Antonio Moreno, director del Laboratorio de Lingüística en la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y de la Cátedra UAM-IIC de Lingüística Computacional.
En el marco de este intercambio de experiencias, se apuntaron algunos de los beneficios del Procesamiento del Lenguaje Natural en el sector de la salud, que permite revisar y analizar grandes volúmenes de documentos médicos para orientar las decisiones de los profesionales.
Además de facilitar y agilizar la búsqueda de información, el PLN puede ayudar a descubrir relaciones entre entidades médicas – síntomas, enfermedades o medicamentos – que pueden pasar desapercibidas. En definitiva, es la base de herramientas para dilucidar los mejores pasos para evaluar y administrar un tratamiento a los pacientes.
Entre estas aplicaciones, Multimédica es una herramienta de análisis de informes que etiqueta los términos médicos para agilizar las tareas del profesional de la salud. La aplicación está desarrollada a partir de la investigación de la Cátedra de Lingüística Computacional que el IIC comparte con la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
Otro de los proyectos relevantes que aprovecha la información de la historia clínica informatizada es Bisepro. Desarrollado por el IIC, la herramienta analiza en tiempo real los datos del paciente que incorpora el médico para ofrecer de forma anticipada una alerta de sepsis y sugerir un posible tratamiento personalizado.
Con el intercambio de estas iniciativas y proyectos se busca poner en común técnicas y avances individuales. De esta forma, se podría definir una estrategia conjunta para mejorar la eficiencia del actual Sistema Nacional de Salud y la calidad de los servicios sanitarios.