VALÈNCIA (EP). ITI, centro tecnológico especializado en TIC y miembro de la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunitat Valenciana (REDIT), ha desarrollado junto a la empresa Alfatec una herramienta que permite minimizar sobre un 70% las tareas administrativas de los profesionales sanitarios.
En este sentido, cada una de las enfermedades está categorizada y codificada en base al CIE-10, una clasificación internacional donde cada afección recibe un código de hasta seis caracteres de longitud, contando con un total de 13.000 categorías de diagnóstico.
Estos códigos se deben introducir y revisar en la historia de los pacientes en la actualidad de una forma muy manual. En esta tarea que realizan los propios facultativos en atención primaria, o los profesionales dedicados a codificar en el caso de los hospitales, se invierten unos 10 minutos de media por alta de cada enfermedad.
El nuevo sistema desarrollado permite clasificar automáticamente contenidos del lenguaje natural de episodios clínicos de urgencia, en códigos de diagnósticos y procedimientos CIE10-ES. "Se trata de un gran avance, porque esto significa que el sistema va a ser capaz de predecir de forma automática cuál es el código asociado al diagnóstico del paciente simplemente con el texto incluido por cada informe del episodio clínico, agilizando cada consulta y facilitando la labor de los profesionales sanitarios", ha indicado en un comunicado el responsable del proyecto en ITI, Raúl Hussein.
"Los hospitales pueden bajar la presión de codificación en el ámbito de urgencias usando TeamCoder sin cargar más trabajo a los codificadores", ha agregado el responsable del proyecto en Alfatec, Toni Antonino.
Para conseguir estos resultados se han investigado y aplicado técnicas de Deep learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) habilitadas mediante tecnologías y servicios Big Data. En este sentido, la herramienta es capaz de procesar y clasificar decenas de miles de episodios clínicos en milisegundos.
Pero además de minimizar el tiempo que se invierte en tareas administrativas por cada paciente, el sistema consigue una codificación más precisa, lo que permite realizar estadísticas más realistas tanto sobre morbilidad de ciertas enfermedades como seguimiento epidemiológico de brotes de nuevas enfermedades.
Al mismo tiempo, permite la rápida integración e intercambio de información homogénea del paciente entre diferentes áreas de atención médica.
Este es el resultado de un proyecto apoyado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). El nuevo sistema se ha integrado en la herramienta TEAMCODER, desarrollada por Alfatec junto con la empresa Sigesa, con el objetivo de automatizar este proceso de codificación.
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