Identificación de medicamentos, patologías y eventos de interés en historias clínicas con inteligencia artificial

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Reto

Desarrollar una estrategia, un modelo machine learning, que identifique automáticamente información relevante, tomando como fuente de datos las historias clínicas escritas por el personal médico.

La información de las historias clínicas presentaba desafíos como errores ortográficos, textos no estandarizados y datos desestructurados.

historias clinicas reto
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Solución

  • Un modelo que usa inteligencia artificial para determinar patrones en contexto médico.
  • Desarrollar un prototipo de reconocimiento, análisis y recomendación de parámetros de texto basados en NLP (procesamiento del lenguaje natural), que permita reconocer términos específicos de las historias clínicas, para la aceleración de la implementación de inteligencia artificial en cualquier organización médica. 
historias clinicas solucion
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Resultados con inteligencia artificial

  • El modelo propuesto es capaz de identificar 4 categorías de información relevante: Medicamentos recetados, factores de riesgo, patologías y exacerbaciones.
  • Identifica enfermedades en contextos comunes.
  • El modelo cuenta con un 98% de precisión para los casos seleccionados (enfermedades y medicamentos).
  • El modelo alcanza un nivel de coincidencia del 68%, comparado con expertos médicos realizando la misma tarea.
historias clinicas resultados
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Impacto en el negocio

  • Generar ideas sobre cómo evolucionan las enfermedades en los pacientes.
  • Introducir información estructurada en las historias clínicas.
  • Construcción de datos cuantitativos con base en texto escrito de historias clínicas, dando capacidades avanzadas de analítica e inteligencia artificial a los prestadores del servicio de salud. 
  • Crear una aplicación interactiva que ayude al personal médico.
historias clinicas impacto
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