Desarrollo de un algoritmo mediante técnicas de machine learning de procesamiento del lenguaje natural que permita la generación de textos resumen del estado de los pacientes de la IPS Neumomed S.A.S. Con base en indicaciones médicos obtenidos de la base de datos de pacientes, para su futura implementación como un servicio de la historia clínica.

Abstract

RESUMEN: La atención médica no suele ser un asunto limitado a la consulta o urgencia como evento único, sino que se extiende a muchos más aspectos. Aquí se va a destacar la importancia de un seguimiento médico adecuado y algunas de sus problemáticas y posibles rutas de soluciones en un mundo que avanza galopante a una integración de la tecnología en todos y cada uno de los aspectos de la vida. Trabajando sobre una problemática en la capacidad de seguimiento a muchos indicadores importantes en un paciente, ya que debido al alto volumen que puede llegar a tener un médico hoy en día y su limitado tiempo disponible para realizar una lectura profunda a la historia clínica. El proyecto se da en este contexto que la IPS Neumomed S.A.S ha identificado junto al equipo de TI, ideando así en una herramienta mediante el uso de técnicas de Machine learning que permite la construcción de textos resúmenes, que tengan información relevante y trazable del paciente en sus distintas etapas dentro de un programa médico especializado, haciendo de elemento contextualizar en su estado de salud y útil para tener ciertos criterios en cómo se puede proceder de la mejor forma y tener una certeza cuantificable en la efectividad del tratamiento seleccionado desde un principio. Esto da la posibilidad de poder evaluar en cómo seguirá el tratamiento, o una posible reestructuración del plan médico que lleve a mejores resultados, todo bajo un criterio especializado.