El ITI (Instituto Tecnológico de Informática miembro de la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunitat Valenciana – REDIT) y la empresa Alfatec han desarrollado una herramienta integrada en la solución ‘TeamCoder’ que, mediante Inteligencia Artificial y Big Data, permite simplificar hasta un 70% las tareas administrativas de los profesionales sanitarios.
Este nuevo sistema permite clasificar automáticamente contenidos del lenguaje natural de episodios clínicos de urgencia, en códigos de diagnósticos y procedimientos CIE10-ES. Y es que 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.
La herramienta desarrollada por ITI y Alfatec supone “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”, asegura Raúl Hussein, responsable del proyecto en ITI.
“Los hospitales pueden bajar la presión de codificación en el ámbito de urgencias usando ‘TeamCoder’ sin cargar más trabajo a los codificadores”, añade el responsable del proyecto en Alfatec, Toni Antonino.
Procesar y clasificar decenas de miles de episodios clínicos en milisegundos
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.
Además de minimizar el tiempo que se invierte en tareas administrativas por cada paciente, el sistema ‘TeamCoder’ 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.
ITI centra su actividad principal en las áreas de Big Data e Inteligencia Artificial, siendo un Centro Tecnológico de referencia a nivel nacional y uno de los líderes a nivel europeo en estas tecnologías, que se confieren como las grandes revolucionarias de la economía y sociedad presentes y futuras.
Por su parte, Alfatec es un grupo de empresas que ofrece soluciones de negocio, estrategia, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones tecnológicas y outsourcing, que desarrolla su actividad en los sectores de automoción, industria, administración pública, puertos y sanidad.
