El Laboratorio de Investigación en Sistemas Inteligentes (LISI) de la Universidad Nacional de Colombia desarrolló un modelo computacional que es capaz de identificar el avance de la artritis reumatoide en las personas.
Según explica Alexander del Risco Morales, magister en Bioinformática, el sistema analiza las historias clínicas mediante una extracción de información. Así, los prestadores de salud pueden -de forma más rápida y eficiente -avanzar en el proceso de diagnóstico identificando datos relevantes.
Algunas de las soluciones tecnológicas de este modelo: la lingüística computacional, machine learning y áreas de la llamada minería de textos (donde se extrae información útil e importante de formatos de documentos heterogéneos, como páginas web, correos electrónicos, medios sociales, artículos de revistas, etc.).
Morales afirma que este modelo tiene el potencial de transformarse en una herramienta clave “en las cuentas de alto costo que realiza el Ministerio de Salud y Protección Social (MinSalud), porque la entidad recibe muchos diagnósticos de pacientes que llegan de manera equivocada, y con la clasificación se podría evitar esta situación”.
Cómo funciona
Mediante la búsqueda de conceptos, relaciones, frases y oraciones, el modelo desarrollado analiza el lenguaje natural de las historias clínicas y reconoce conceptos similares. “Intenta determinar el significado real basado en algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)”, deslizan las fuentes.
“En estos registros hay infinidad de palabras que significan lo mismo y que en la práctica son descritos por los profesionales de la salud de manera diferente, eso es lo que denominamos lenguaje natural”, añade Morales.
La artritis produce erosiones que representan la destrucción del hueso yuxtaarticular y la disminución del espacio articular. Por eso, su diagnóstico temprano es imperativo. De lo contrario, el cuerpo irá perdiendo de a poco densidad y funcionalidad ósea, y del cartílago.
