La revolución del NLP y sus aplicaciones en salud

En los últimos años, se ha producido una explosión de interés por el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para la explotación de las historias clínicas electrónicas (EHR, por sus siglas en inglés). El NLP es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la comprensión y manipulación del lenguaje humano. Las técnicas de NLP se utilizan para procesar y analizar datos de texto no estructurados, y tienen el potencial de transformar el uso de las EHR convirtiéndolas en una rica fuente de información para el apoyo a la decisión clínica, la investigación epidemiológica y la mejora de la calidad. El uso de estas técnicas para procesar los datos de la EHR plantea muchos retos, como el gran tamaño y la complejidad de los datos, la heterogeneidad de la terminología clínica y la necesidad de desarrollar herramientas personalizadas para los distintos tipos de EHR. Sin embargo, los recientes avances en la tecnología de NLP han permitido superar estos retos y desarrollar aplicaciones que están teniendo un impacto real en la atención sanitaria.

Un área en la que el NLP está teniendo un impacto especialmente fuerte es el campo del apoyo a la decisión clínica. Los sistemas de apoyo a la decisión clínica utilizan algoritmos informáticos para ofrecer recomendaciones al personal médico en el punto de atención; los sistemas basados en la NLP son capaces de extraer automáticamente la información pertinente de las EHR y utilizarla para generar recomendaciones personalizadas para cada paciente. Por ejemplo, la herramienta MyChart Bedside de la Clínica Mayo utiliza NLP para proporcionar a los médicos alertas en tiempo real sobre posibles problemas con la medicación de sus pacientes. Se ha demostrado que esta herramienta reduce la tasa de efectos adversos de los medicamentos en un 40%.

Otras aplicaciones relevantes son los sistemas que responden a preguntas médicas en base a una gran base de conocimiento médico; sistemas de extracción de información que evalúan diferentes tipos de reportes médicos no estructurados y extraen información relevante que se puede usar, por ejemplo, para completar campos faltantes en las EHR; o los sistemas que realizan la tarea de reconocer entidades en los textos médicos, como lo pueden ser medicamentos, síntomas, tratamientos, entre otros. El uso de NLP para procesar los datos de las EHR aún está en sus primeras fases, pero el impacto potencial de esta tecnología ya es evidente en la mejora de la calidad de la atención sanitaria para todos los pacientes.

Realizado por: Alejandro Mora Rubio – Analista de Datos