De la consulta médica a la generación del diagnóstico usando Inteligencia Artificial

En un contexto donde la calidad de la consulta que se da en Atención Primaria puede verse afectada en gran medida por la burocracia que deben realizar los médicos, se desarrolla este proyecto con el objetivo de mejorar la interacción entre médicos y pacientes. Para ello, se ha recurrido a diferentes herramientas dentro del campo del Procesamiento del Lenguaje Natural, que, combinadas, son la llave a la transcripción y síntesis de una consulta médico-paciente, dando como resultado la generación de resúmenes automáticos. Para crear un sistema capaz de lograrlo, se exploran distintas técnicas, cuya complementariedad forma una arquitectura modular y efectiva en la tarea objetivo. El centro de todo el sistema se apoya en los modelos pre entrenados con arquitectura Transformer y su capacidad para resumir conversaciones. Esto se logra gracias a un fine-tuning, mediante el cual los modelos son adaptados de forma más precisa a la tarea dentro del ámbito clínico. Asimismo, junto a la generación de resúmenes, se exploran vías complementarias novedosas como la generación de conversaciones sintéticas para duplicar la cantidad de datos iniciales o la traducción de los datos al inglés para contrastar con los resultados obtenidos en el idioma original. Todo ello, medido con distintas métricas de evaluación, cuyos resultados reflejan que, aunque la tecnología utilizada es capaz de lograr mejoras significativas en algunos casos, también muestra limitaciones que invitan a seguir investigando y perfeccionando estas técnicas para optimizar su aplicación en el ámbito clínico.