Aunque las historias clínicas son digitales, la mayor parte de la información que registran los profesionales sanitarios durante la asistencia sanitaria está en textos (informes de alta, hojas de seguimiento, informes de consultas, juicio clínico, observaciones, hallazgos, etc.). “El reto lingüístico es gigantesco”, ha afirmado Carlos Parra, jefe de la Sección de Innovación Tecnológica del Hospital Universitario Virgen del Rocío, de Sevilla.
Una gran parte del dinero que se gasta de lo que se consigue para proyectos de investigación clínica va destinado para pagar a personas que dedican horas a revisar la historia clínica para extraer de los textos la información relevante para su objetivo de investigación e introducirla en una base de datos.
Según Parra, “la idea es ayudar a esta tarea mediante computación; algo muy complejo ya que el lenguaje médico no es claro, se usan siglas, abreviaturas, sinónimos, lenguajes locales y específicos de los propios hospitales o especialidades médicas”.
Se trata de conseguir, desde el punto de vista computacional, extraer de los textos la información y normalizarla, para así poder aplicar esta información, ya sea para ejecutar reglas de decisión o algoritmos de inteligencia artificial con los que el sistema vaya aprendiendo.
“La industria que ha vendido la historia del big data ha hecho mucho daño porque se sobrevaloraron las expectativas en su capacidad de explotación de la información. No se podía hacer big data con datos que no están normalizados, donde la información de base está en textos y, además, con una gran complejidad y ambigüedad. La tecnología de datos masivos estándar no resuelve esto”, ha resaltado.
Nuevos desarrollos
En este sentido, empresas y universidades que están detrás de la tecnología de lenguaje en sanidad han empezado a ser conscientes de su aplicación y desarrollo. Precisamente, “para poder desarrollarla -explica Parra- es necesario disponer de corpus documentales anotados, documentos preparados y anotados para que sirvan de Gold estándar, lo que requiere de una inversión de tiempo muy importante por parte de los profesionales sanitarios para disponer de este tipo de recursos que utilizan los sistemas de procesamiento del lenguaje natural”.
En España, en las iniciativas de compra pública de innovación que se están gestando en los sistemas sanitarios públicos, van a destinar una parte de los proyectos de big data a implantar tecnologías del lenguaje. En este contexto, se está desarrollando el plan de impulso de tecnologías del lenguaje del Gobierno de España. “Está claro que el impulso industrial en sanidad va de la mano de la sanidad pública porque somos el gran comprador de tecnología y tenemos la mayor fuente de información para generar los recursos lingüísticos necesarios, la historia digital”, ha manifestado Parra.
Retos
Hay retos encima de la mesa como son la necesidad de contar con el trabajo necesario de los profesionales sanitarios para preparar los corpus documentales; el aseguramiento de la privacidad y la confidencialidad de la información a la que se va a acceder de manera masiva para preparar esas tecnologías en el actual marco legal del nuevo Reglamento General de Protección de Datos; saber quién es el dueño de la tecnología; el uso adecuado de las tecnologías de diálogo como los chatbox y asistentes virtuales.
“En el Sistema Sanitario Público de Andalucía tenemos claro que el procesamiento de datos de la historia digital del paciente lo hacemos dentro de casa, no nos planteamos sacar los datos del sistema sanitario”, ha afirmado.
En conclusión, las tecnologías del lenguaje son imprescindibles en el avance de una Medicina basada en la información. “Ahora que hablamos del mundo de la Medicina digital y que la próxima generación de la Medicina va a estar basada en los datos, necesitamos estas tecnologías para extraer y normalizar esos datos. De hecho, para hacer medicina predictiva hay que generar los modelos predictivos que no dejan de estar basados en los datos de manera masiva”, ha subrayado.
En su opinión, la tecnología del lenguaje va a suponer una ayuda para poder hacer sostenible muchos servicios asistenciales prestados. “Es una necesidad inmediata hacer un análisis masivo de los datos sanitarios para hacer modelos de predicción. Como se quieren hacer modelos predictivos no hay más remedio que hacer a priori la extracción de la información de los textos”.
Parra augura que en los próximos dos o tres años habrá resultados visibles de grandes proyectos de tecnologías del lenguaje en sanidad.
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