Thera –Centro de Lenguaje y Computación– del Parc Científic Barcelona (PCB), una spin-off de la Universidad de Barcelona (UB), ha desarrollado una aplicación informática que interpreta el lenguaje natural que escriben los médicos y otros profesionales de la salud cuando redactan sus informes y los codifica automáticamente.
Este sistema innovador, que ya se está aplicando en la Fundación Puigvert de Barcelona, tiene una fiabilidad superior al 95% y permitirá mejorar la gestión de esta información y el control que tienen los centros de salud sobre su actividad, así como disponer de un registro más fiable sobre la incidencia de ciertas patologías y ampliar el conocimiento sobre su sintomatología y evolución.
El sistema de codificación desarrollado por Thera –denominado hCOD– se basa en tecnologías de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje y su nivel de resolución permite detectar la información contenida en los diagnósticos que no es codificable per falta de información clínica; también puede tratar el multi-diagnóstico, corregir los errores ortográficos e incluso operar simultáneamente en diversas lenguas.
Además, el sistema que ya está codificando con el standard internacional ICD 9 CM (“The International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification”) aprobado por la Organización Mundial de la Salud (OMS), está diseñado para adaptarse a diversos standards de codificación validados internacionalmente, como el que utiliza el personal de enfermería (NANDA), o SNOMED CT, elaborado por la International Healthcare Terminology Standards Development Organisation (IHTSIDO), que incluye más de un millón de conceptos y 300.000 códigos, lo que permite codificar con mayor precisión los diagnósticos y la información médica.
Hasta ahora, las actuales aplicaciones de codificación automática se basaban generalmente en sistemas de coincidencia terminológica. Pero en el entorno real de los centros de salud, donde el médico utiliza libremente la lengua, restringe sus posibilidades de codificar correctamente toda la información. Además, la terminología utilizada en los sistemas standard, así como los errores de escritura –tanto de ortografía como tipográficos– son un elemento de dispersión muy amplio para permitir que pueda desarrollarse un sistema automático basado únicamente en la tecnología de la coincidencia terminológica.
El hecho de que esta aplicación informática sea capaz de interpretar las expresiones y abreviaciones que utilizan habitualmente los profesionales de la salud y adaptarse a cualquier sistema de codificación hace posible su aplicación a todos los servicios de atención médica (atención primaria y clínica, pero también servicios de radiología, urgencias, consultas externas, etc.) y que la información que codifica se pueda centralizar en una base de datos y consultar, lo que beneficia a los departamentos de documentación médica y permitirá incrementar el volumen de información y conocimiento de la actividad del centro y, por tanto, mejorar la gestión y ahorrar costos.
“El objetivo al crear este sistema ha sido disponer de una herramienta que, además de mejorar la labor de codificación y gestión de la información, también facilite un retorno al equipo médico, de manera que el esfuerzo que supone este trabajo se vea recompensado con una información útil para los profesionales que la gestionan, que comporte mejoras en los servicios asistenciales y la actividad de investigación que lleva a cabo el centro”, explica Enric Castelló, director de Thera.
Investigadores de Suiza han construido un dron que puede caminar, saltar y emprender el vuelo con ayuda de patas parecidas a las de una ave, lo que amplía enormemente la gama de posibles entornos accesibles a los vehículos aéreos no tripulados. El avance ayudará a la mitigación de desastres o a las entregas en áreas confinadas.
El pájaro robótico PigeonBot II, probado con éxito en un túnel de viento y de manera autónoma al aire libre, logra volar de manera similar a estas aves, sin aleta vertical. Sus aplicaciones abren el camino para diseñar aviones más eficientes en combustible.
