La tecnología EHRead NLP permite el estudio de informes de pacientes con el objetivo de identificar síntomas y acelerar el diagnóstico
3 de febrero 2023. 12:47 pm
Investigadores españoles han difundido los resultados de un nuevo estudio observacional del perfil clínico y el inicio de los síntomas de la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA). Todo ello, utilizando tecnología de última generación basada en la Inteligencia Artificial (IA). El estudio ha sido publicado por…
Investigadores españoles han difundido los resultados de un nuevo estudio observacional del perfil clínico y el inicio de los síntomas de la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA). Todo ello, utilizando tecnología de última generación basada en la Inteligencia Artificial (IA). El estudio ha sido publicado por la revista
Scientific Reports, del grupo Nature.
El estudio se ha llevado a cabo en el Hospital Universitario de Albacete y el grupo de Investigación Savana de Madrid. El mismo tenía como objetivo utilizar informes médicos de pacientes para describir el perfil clínico y los tiempos entre la aparición de síntomas, el diagnóstico y consecuencias del desarrollo de la ELA. Para ello han utilizado la
tecnología EHRead NLP. Este es un método de IA capaz de extrapolar variables a través del procesamiento del lenguaje natural.
Con esta base de datos, es posible analizar con mayor detalle la información clínica no estructurada en las historias clínicas electrónicas (HCE). Además, independientemente del sistema de gestión en el que operen. De este modo,
es posible reducir el tiempo de diagnóstico de la enfermedad.
Síntomas de los enfermos de ELA
De esta forma, se ha logrado una
identificación detallada de los enfermos de ELA de la Red Asistencial SESCAM (Castilla-La Mancha, España). En concreto, se ha definido su perfil demográfico y clínico. Asimismo ha sido posible determinar el tiempo entre el inicio de los síntomas y el diagnóstico. También, detectar la aparición de las consecuencias específicas de la enfermedad.
Los resultados proporcionan un perfil detallado de estos pacientes. Así, señalan d
iferencias en las características clínicas y la aparición de los principales síntomas específicos de la enfermedad, dentro de sus subtipos: bulbar y espinal. En este escenario, el estudio de los informes utilizando herramientas de PNL puede acelerar el diagnóstico.
Cabe recordar que los pacientes con ELA a menudo presentan síntomas iniciales inespecíficos que pueden confundirse con otras enfermedades neuromusculares. Dado que el diagnóstico erróneo es frecuente en estadios más precoces y la progresión avanzada de la enfermedad es necesaria para el diagnóstico clínico, se estima que el tiempo medio diagnóstico oscila entre los 9 y 24 meses.
