RECONOCIMIENTO DE LOCALIZACIONES E INFORMACIÓN RELACIONADA EN TEXTOS CLÍNICOS

Abstract

Actualmente la Inteligencia Artificial (IA) es una de las ramas de la informática que más rápido está evolucionando y a la que se le están empezando a destinar muchos recursos por la importancia que está comenzando a tener en la sociedad. En esta memoria se presenta un trabajo de investigación en una de las principales áreas de la IA, el Procesamiento del Lenguaje Natural. El objetivo principal de esta área es crear mecanismos eficaces para la comunicación entre personas y máquinas haciendo uso de los distintos idiomas hablados por las personas.

Dentro de este marco se encuentra el problema que se ha buscado resolver en este proyecto. Se trata de crear un sistema capaz de detectar localizaciones o entidades relacionadas con localizaciones dentro de textos de origen médico. Es una tarea que busca mejorar las tecnologías existentes en los sistemas sanitarios, ya que de resolverse, tendría aplicaciones que podrían resultar muy útiles a la hora de diagnosticar y tratar pacientes.

Para realizar esta tarea, se ha diseñado un sistema dividido en dos fases: preprocesamiento de los datos y aplicación de un modelo de aprendizaje automático. En la primera fase se tratan los distintos informes médicos que usaremos para transformarlos todos a un formato estándar que el modelo sea capaz de tratar, y en la segunda entrenaremos un modelo de aprendizaje automático para que realice la tarea de Reconocimiento de Entidades Nombradas. Posteriormente se evaluará el desempeño del modelo tras el entrenamiento con datos distintos a con los que ha sido entrenado.