MADRID, 13 (SERVIMEDIA)
Un equipo del Instituto de Lengua, Literatura y Antropología (ILLA), del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), lidera la iniciativa Clara-MeD, un proyecto que impulsó el desarrollo de recursos y herramientas basados en inteligencia artificial (IA) para hacer más comprensibles los textos médicos.
Según informó el CSIC, el equipo de expertos diseñó una aplicación informática que permite detectar hasta 20 tipos de clases de términos y conceptos, como enfermedades, procedimientos clínicos, dosis y frecuencia de medicamentos. El objetivo es que investigadores y profesionales sanitarios dispongan de una herramienta para analizar grandes volúmenes de datos.
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano de forma automática. El investigador principal del proyecto Clara-MeD y miembro del ILLA-CSIC, Leonardo Campillos Llanos, señaló que los profesionales sanitarios “no siempre tienen tiempo para explicar la terminología médica a los pacientes”, y los métodos de procesamiento de lenguaje pueden ser un “complemento” para mejorar el acceso a la información médica o facilitar la alfabetización sanitaria».
Las herramientas diseñadas en el proyecto cuentan con IA aplicada al lenguaje para analizar y organizar información médica de manera automática. Como explicó Campillos, si el sistema lee una frase como “tratado con aspirina 500 miligramos (mg) sin efectos adversos”, se indica que «aspirina» es una sustancia farmacológica; “500 mg”, una dosis; y que “efectos adversos” está negado. Los resultados fueron evaluados por profesionales sanitarios para verificar su tasa de acierto.
Estas innovaciones ayudan a los investigadores y profesionales sanitarios a trabajar más eficientemente con grandes volúmenes de datos, en especial, con documentos de ensayos clínicos. El objetivo es ahorrar tiempo en procesar los datos y facilitar su análisis, “estructurando la gran variedad de conceptos médicos expresados en lengua natural”, aclaró el investigador del CSIC.
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