El despertar de SOMA: Despierta a tu verdad con Niraj Naik

Hablamos mucho de Inteligencia Artificial, pero al final no nos fijamos realmente en sus beneficios concretos para la empresa. Hoy exploramos aplicaciones concretas de la PNL (la rama de la IA destinada a comprender y procesar el lenguaje humano) en el sector sanitario.

La Inteligencia Artificial en la empresa sigue siendo una fantasía para muchos de nosotros. Para algunos, la Inteligencia Artificial libera a los humanos de tareas aburridas; para otros, nos alienaría y destruiría puestos de trabajo. Pero lo que pocos sabemos es que la IA y el Machine Learning ya están muy presentes en nuestras empresas, ¡y que los utilizamos todos los días!

Sector con profundas especificidades (reglamentarias, organizativas, financieras, importancia del Estado), donde las nociones de pacientes y facultativos sustituyen a las de consumidores y empleados, la sanidad reúne una gran parte de tareas humanas de alto valor añadido, y por tanto difíciles de automatizar. También hay que tener en cuenta el carácter altamente confidencial de los datos sanitarios. No obstante, este sector constituye un importante campo de juego para la PNL.

¿Cuáles son las ventajas de la PNL en la sanidad?

La PNL en los medios sanitarios puede dar voz con precisión a los datos no estructurados del universo sanitario, aportando una visión increíble para comprender la calidad, mejorar los métodos y obtener mejores resultados para los pacientes.

¿Cómo puede beneficiar la PNL a la experiencia del paciente?

Las experiencias se recogen principalmente mediante preguntas cerradas, aunque se reconoce ampliamente el valor de las preguntas abiertas. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede automatizar el análisis de preguntas abiertas para un enfoque eficiente centrado en el paciente.

¿Cómo puede el procesamiento del lenguaje natural mejorar el diagnóstico de los pacientes?

El uso del procesamiento del lenguaje natural resulta prometedor para la detección automática de errores en notas electrónicas de pacientes creadas con reconocimiento de voz, con el potencial de mejorar la precisión, integridad, legibilidad y accesibilidad de los documentos médicos para mejorar la seguridad del paciente y la prestación de asistencia sanitaria.

Más Información
Componentes y estructuras articulares

Cómo mejorar la memoria y las mejores formas de estudiar

ResumenLas enfermedades mentales son muy frecuentes hoy en día y constituyen una de las principales causas de angustia en la vida de las personas, con repercusiones en la salud y el bienestar de la sociedad. La enfermedad mental es una compleja enfermedad multifactorial asociada a factores de riesgo individuales y a diversas asociaciones socioeconómicas y clínicas. Con el fin de capturar estas complejas asociaciones expresadas en una amplia variedad de datos textuales, incluyendo publicaciones en redes sociales, entrevistas y notas clínicas, los métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) demuestran mejoras prometedoras para potenciar la asistencia sanitaria mental proactiva y ayudar al diagnóstico precoz. Se ofrece una revisión narrativa de la detección de enfermedades mentales mediante PLN en la última década, para comprender los métodos, las tendencias, los retos y las direcciones futuras. Se incluyeron 399 estudios de 10.467 registros. La revisión revela que existe una tendencia al alza en la investigación sobre PNL para la detección de enfermedades mentales. Los métodos de aprendizaje profundo reciben más atención y obtienen mejores resultados que los métodos tradicionales de aprendizaje automático. También proporcionamos algunas recomendaciones para futuros estudios, incluyendo el desarrollo de nuevos métodos de detección, paradigmas de aprendizaje profundo y modelos interpretables.

Cómo lavarse el cerebro para triunfar y destruir

ResumenAntecedentesLa evaluación de las experiencias de los pacientes es esencial a la hora de incorporar su punto de vista a la mejora de la asistencia sanitaria. Las experiencias se recogen principalmente mediante preguntas cerradas, aunque el valor de las preguntas abiertas está ampliamente reconocido. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede automatizar el análisis de las preguntas abiertas para lograr un enfoque eficiente centrado en el paciente.

Más Información
¿Que hacer para tratar una torcedura o esguince reciente o en estado agudo?

MétodosDesarrollamos la herramienta Artificial Intelligence Patient-Reported Experience Measures (AI-PREM), que consiste en un nuevo cuestionario de preguntas abiertas, un canal de procesamiento del lenguaje natural para analizar las respuestas mediante el análisis de sentimientos y el modelado de temas, y una visualización para guiar a los médicos a través de los resultados. El cuestionario y el NLP pipeline se desarrollaron de forma iterativa y se validaron en un contexto clínico.

ResultadosEl AI-PREM final constaba de cinco preguntas abiertas sobre la información proporcionada, el enfoque personal, la colaboración entre profesionales sanitarios, la organización de la atención y otras experiencias. El AI-PREM se envió a 867 pacientes con schwannoma vestibular, de los que 534 respondieron. El modelo de análisis de sentimientos alcanzó una puntuación F1 de 0,97 para los textos positivos y de 0,63 para los negativos. Hubo un solapamiento del 90% entre los temas extraídos automática y manualmente. La visualización se estructuró jerárquicamente en tres etapas: el sentimiento por pregunta, los temas por sentimiento y pregunta, y las respuestas originales de los pacientes por tema.ConclusionesLa herramienta AI-PREM es un método integral que combina un cuestionario validado de preguntas abiertas con una canalización y visualización NLP de buen rendimiento. La organización temática y la cuantificación de los comentarios de los pacientes reducen el tiempo invertido por los profesionales sanitarios en evaluar y priorizar las experiencias de los pacientes sin verse confinados a las limitadas opciones de respuesta de las preguntas cerradas.

Cambia tu cerebro: El neurocientífico Dr. Andrew Huberman

El uso del procesamiento del lenguaje natural resulta prometedor para detectar automáticamente errores en las notas electrónicas de pacientes creadas con reconocimiento de voz, con el potencial de mejorar la precisión, integridad, legibilidad y accesibilidad de los documentos médicos para aumentar la seguridad del paciente y la prestación de asistencia sanitaria.

Más Información
¿Cuánto debe durar Kinesiotape en la piel?

Además de mecanografiar, dictar y utilizar plantillas de documentación, el software de reconocimiento de voz (SR) integrado en las historias clínicas electrónicas permite a los usuarios crear notas de paciente para documentar su atención. Aunque es fácil de usar y eficiente, el SR es propenso a errores, incluidos los ortográficos y los de “palabra real”, en los que una palabra correctamente escrita es incorrecta en el contexto de la nota. La función de corrección ortográfica detecta los errores ortográficos, pero los errores de palabras reales son más difíciles de detectar y corregir automáticamente. Por ello, los médicos deben corregir y editar las notas generadas por el SR, un paso que puede omitirse por falta de tiempo. Los errores que se pasan por alto pasan a formar parte de la historia clínica permanente, lo que hace que esos documentos sean imprecisos y puede afectar a la atención y la seguridad de los pacientes en el futuro. En esta investigación se utilizó el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para mejorar la precisión de las notas de SR mediante la detección e identificación automática de posibles errores. Realizada en dos grandes sistemas sanitarios integrados, Partners HealthCare en Boston (Massachusetts) y University of Colorado Health en Aurora (Colorado), la investigación también encuestó a médicos sobre sus percepciones de los errores de SR y el valor de la SR en la creación de notas de pacientes. Se analizaron los errores de RS en los documentos, lo que permitió a los investigadores desarrollar directrices para la identificación y clasificación de los errores.