La extracción de entidades nombradas en informes de casos clínicos
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1322Palabras clave:
Informes de casos clínicos, Extracción de Información, Reconocimiento de Entidades NombradasResumen
Es bien sabido que los casos clínicos se utilizan a diario en la rutina de los profesionales de la salud y pueden ser aprovechados eficazmente para iniciar estudios y formular hipótesis para investigaciones sistemáticas. Este artículo tiene como objetivo abordar un estudio sobre la extracción de información de informes de casos clínicos, empleando la técnica de Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) para ayudar en la investigación de patrones y adversidades en dichos informes. Para el entrenamiento de una nueva base de conocimientos, se utilizó la biblioteca spaCy en Python. Como resultados, se generaron archivos HTML para la visualización de entidades reconocidas y, después de las pruebas, el nuevo pipeline mostró un rendimiento superior en comparación con el modelo pre-entrenado nativo de spaCy, alcanzando una precisión mayor del 90% en la mayoría de los casos.
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