Fujitsu aplica aprendizaje profundo a las anotaciones médicas
Con su solución de AI Text Mining, que se probará junto al Hospital Clínico San Carlos de Madrid, promete ahorros de tiempo de más del 90 %.
Fujitsu Laboratories of Europe ha anunciado el desarrollo de una solución basada en tecnología de inteligencia artificial que automatiza la codificación de notas médicas no estructuradas para mejorar el registro electrónico de salud.
AI Text Mining combina conocimiento semántico y procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje profundo.
De este modo, analiza las anotaciones y es capaz de extraer la información estructurada requerida. La extracción de las anotaciones se realizaría en menos de 1 minuto frente a los 15 minutos de la anotación manual de las notas clínicas. Desde Fujitsu destacan que permite ahorros de tiempo superiores al 90 %, además de una mayor precisión.
La solución se puede adaptar a distintas clasificaciones médicas e idiomas y se utilizará este año en un programa de investigación junto al Centro de Innovación de San Carlos de Madrid.
“Buscamos constantemente nuevas formas de mejorar la toma de decisiones clínicas y nuestro trabajo con Fujitsu Laboratories of Europe nos está ayudando a realizar avances importantes para mejorar la eficiencia”, comenta Julio Mayol, director médico del Hospital Clínico San Carlos.
“La mayoría de los sistemas de EHR disponibles en la actualidad no cumplen con los requisitos de la relación médico/paciente. De hecho, el uso de EHR se ha asociado directamente al agotamiento clínico, como lo demuestran varios estudios”, sigue Mayor, que indica que, “con las nuevas tecnologías, como esta última de Fujitsu, AI Text Mining, podemos abordar estos desafíos directamente y lograr mejoras tangibles en el proceso de toma de decisiones clínicas…”.
Por su parte, Adel Rouz, CEO de Fujitsu Laboratories of Europe dice que esta innovación “ayuda a mejorar la precisión de los datos clínicos y automatiza su digitalización para hospitales, compañías de seguros médicos y agencias gubernamentales”.
Además, “creemos que nuestra tecnología tiene aplicaciones más amplias y se puede adaptar fácilmente para resolver desafíos similares en otros dominios, como seguros, legales y de cumplimiento”, aventura Rouz.
