¿Cómo puede ayudar el procesamiento natural del lenguaje en los ensayos clínicos?

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El procesamiento natural del lenguaje, cuando se aplica al campo de la medicina, tiene el potencial de permitir que los algoritmos puedan buscar las notas de los médicos y los informes de patología de las personas que serían elegibles para participar en un ensayo clínico determinado.

Otro punto que vale la pena señalar es que la mayoría de los datos médicos obtenidos no están estructurados y no se pueden utilizar directamente para extraer información significativa. Aquí es exactamente donde las técnicas modernas de procesamiento natural del lenguaje vienen al rescate. Con estas técnicas, es posible procesar y analizar la documentación clínica y luego extraer la información requerida. Además, la mayoría de estas técnicas promueven la automatización, eliminando así el tiempo que los investigadores tienen que dedicar a realizar el trabajo.

Técnicas de procesamiento natural del lenguaje

Algunas de estas técnicas modernas de procesamiento natural del lenguaje que se pueden emplear son:

Extracción de palabras clave: ya que los datos médicos obtenidos no están estructurados y son lo suficientemente largos como para poder analizar cada cosa en particular, la extracción de palabras clave sirve como salvador. Con esto, es extremadamente fácil extraer la información requerida de datos no estructurados. Sin duda, ahorra mucho tiempo a los profesionales que están realizando los ensayos.
Reconocimiento de entidades nombradas: esta técnica permite identificar parámetros como el nombre de los médicos, patrones, ubicaciones, componentes del fármaco y otros objetos que puedan ser de interés.
Análisis semántico: los datos clínicos no estructurados no son los más fáciles de tratar. Por lo tanto, las técnicas que hacen el mejor uso posible de estos datos son críticas. Con el análisis semántico, es posible producir representaciones de significado precisas a partir de datos de ensayos clínicos no estructurados. En otras palabras, convertir las expresiones del lenguaje natural en formas lógicas es el objetivo clave.
Modelado de temas: esta es otra técnica útil que hace que todo el ensayo clínico sea fluido. El modelado de temas permite a los investigadores realizar la segmentación y el reconocimiento de temas, lo que hace que sea extremadamente conveniente definir automáticamente qué temas se utilizaron.