Análisis de textos médicos mediante Inteligencia Artificial (NLP)

Se implementó un sistema capaz de leer texto médico del estilo de anamnesis/fichas de EHR, al tiempo de corregir ortografía y expandir abreviaturas, valores de determinaciones y unidades a fin de poder luego codificar esto, extrayendo entidades útiles y relaciones desde el texto plano para su empleo en forma estructurada, empleando estándares como Snomed, Cie u otros.

Hemos dado un paso hacia adelante en resolver la extracción de entidades complejas y en especial de abreviaturas muy usadas desde texto médico, dado que éste cuenta con numerosísimas abreviaturas, muchas de ellas con múltiples acepciones, dependiendo de la especialidad, y en consecuencia la desambiguación es inviable. El avance permite desambiguar en contexto general o determinar el contexto en forma cercana a partir del propio texto.

Acceda a la carla aquí: https://www.youtube.com/watch?v=uU0nzbE1iNM

Orador: Andrés Hohendahl

Fuente JIS SUMMIT HIBA 2023