Análisis de informes médicos de pacientes mediante técnicas de NLP y consulta de Metatesauros
Resumen
Este proyecto consta de la elaboración de una aplicación para el uso en las áreas de la salud y la biomedicina integrando las técnicas modernas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el conocimiento de los especialistas a través del uso del metatesauro UMLS y la aplicación MetaMap.
El sistema cuenta con un módulo de limpieza y estructuración en diferentes temas para el histórico de datos, además de la identificación de los términos médicos y su familia semántica dentro del área de la medicina utilizando la aplicación MetaMap, la cual integra el metatesauros UMLS.
La presentación de resultados por parte de la aplicación consta de tres servicios básicos de apoyo a los profesionales: Por un lado, la aplicación integra un sistema de Clustering de documentos utilizando K-Means y Word Embeddings facilitando la búsqueda de casos similares a un informe concreto. El segundo de los módulos es el de creación de resúmenes automáticos de estos mostrando los puntos más importantes mencionados dentro de un documento. Por último, esta aplicación cuenta con un sistema de recomendación basado en filtros colaborativos sobre acciones futuras a tomar según el análisis del histórico de documentos almacenados. The project’s objective is the development of an application to be uses in the health and biomedicine sectors, integrating modern natural language processing (NLP) techniques and the knowledge of specialists using the UMLS metathesaurus and the MetaMap application.
The system has a cleaning and structuring module that processes all the data, in addition to the identification of medical terms and their semantic family within the area of medicine using the MetaMap application, which integrates the UMLS metathesaurus.
The presentation of results by the application consists of three basic services to support professionals: On the one hand, the application integrates a document clustering system using K-Means and Word Embeddings, facilitating the search of similar reports to the one given. The second of the modules is the creation of automatic summaries of the reports, showing the most important points mentioned within a document. Finally, this application has a recommendation system based on collaborative filters on future actions to be taken according to the analysis of the history of stored documents.
Trabajo Fin de Máster
Análisis de informes médicos de pacientes mediante técnicas de NLP y consulta de MetatesaurosTitulación / Programa
Máster Universitario en Ingeniería de TelecomunicaciónMaterias/ categorías / ODS
M8APalabras Clave
PLN, Reconocimiento de entidades nombradas, MetaMap, TREC, UMLS, Resúmenes de texto automatizadosNLP, Named-Entity Recognition, MetaMap, TREC, UMLS, Automatic Text Summarization