Diseño e implementación de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para automatizar la construcción de resúmenes de consultas médicas en la IPS Neumomed S.A.S. mediante técnicas de Machine Learning (2020)
RESUMEN: Los textos resumen de una consulta, encuentro o seguimiento médico sirven para dar contexto de la historia clínica del paciente pues dan cuenta de datos importantes como: información general del paciente, antecedentes, medicamentos y otros hallazgos de la consulta. En este proyecto se presenta un algoritmo desarrollado por el departamento de T.I de la I.P.S Neumomed S.A.S para suplir la necesidad de generar en tiempo real el texto resumen de un encuentro médico. Para la creación de esta funcionalidad se identificaron los siguientes requerimientos: el algoritmo debe generar un texto resumen introductorio del paciente que contenga la información general de este y del último encuentro médico del paciente, debe recibir variables con información clínica del paciente y generar un texto resumen, debe ser escalable y fácilmente implementable en cualquier cliente de la I.P.S. Para cumplir con los requerimientos expresados anteriormente, se construyó un modelo supervisado de machine learning tipo árbol de decisiones, que cuenta una fase de entrenamiento y otra de implementación, para la generación automatizada de textos implementando técnicas de procesamiento de lenguaje natural. El modelo generado se validó mediante técnicas de regresión logística y análisis típicos de algoritmos de inteligencia artificial con base en la matriz de confusión y la medición de exactitud (accuracy). De igual manera se evalúo la calidad del texto generado por medio de revisiones manuales y automatizadas, para garantizar la legibilidad, orden, coherencia y buena ortografía del mismo, finalmente se realizaron validaciones de seguridad y desempeño del algoritmo.