Un equipo del CSIC ha desarrollado CLARA-MeD, una aplicación basada en inteligencia artificial que facilita la comprensión de textos médicos. Esta herramienta permite identificar hasta 20 tipos de términos relacionados con la salud, como enfermedades y medicamentos, mejorando así el acceso a la información médica para investigadores y profesionales. El sistema utiliza procesamiento de lenguaje natural para organizar datos y simplificar terminología compleja, ayudando a los pacientes a entender mejor su salud. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, CLARA-MeD es el primer recurso de este tipo disponible en español.
Un equipo del Instituto de Lengua, Literatura y Antropología (ILLA) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha puesto en marcha la iniciativa CLARA-MeD, un proyecto innovador que busca facilitar la comprensión de los textos médicos mediante el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial. Esta aplicación informática ha sido diseñada para detectar hasta 20 tipos diferentes de términos y conceptos, incluyendo enfermedades, procedimientos clínicos, dosis y frecuencia de medicamentos. El propósito es proporcionar a investigadores y profesionales sanitarios una herramienta eficaz para analizar grandes volúmenes de información.
El procesamiento de lenguaje natural (PLN), una rama fundamental de la inteligencia artificial, permite a las máquinas entender e interpretar el lenguaje humano. Según el investigador principal del proyecto CLARA-MeD, Leonardo Campillos Llanos, «los profesionales sanitarios no siempre tienen tiempo para explicar la terminología médica a los pacientes, y los métodos de procesamiento de lenguaje pueden ser un complemento para mejorar el acceso a la información médica o facilitar la alfabetización sanitaria».
Las herramientas desarrolladas en CLARA-MeD utilizan inteligencia artificial para organizar y analizar automáticamente la información médica. Campillos explica que si el sistema procesa una frase como «tratado con aspirina 500 mg sin efectos adversos», puede identificar que «aspirina» es una sustancia farmacológica, «500 mg» representa una dosis y que «efectos adversos» está negado. Estos resultados han sido evaluados por profesionales del ámbito sanitario para asegurar su precisión.
Estas innovaciones permiten a investigadores y profesionales sanitarios trabajar más eficientemente con grandes volúmenes de datos, especialmente en documentos relacionados con ensayos clínicos. El investigador del CSIC aclara: «el objetivo es ahorrar tiempo en procesar los datos y facilitar su análisis, estructurando la gran variedad de conceptos médicos expresados en lengua natural».
El prototipo desarrollado incluye un sistema que ayuda a los pacientes a entender términos médicos complejos mediante un vocabulario simplificado en español. Por ejemplo, se traduce «amigdalectomía» a «operación de anginas». Las definiciones generadas por inteligencia artificial han sido revisadas por expertos para evitar errores o desinformación. Campillos subraya que «estas herramientas no pretenden sustituir en ningún momento a los profesionales sanitarios».
De cara al futuro, se prevé mejorar estos recursos para ofrecer una mayor cobertura sobre enfermedades y medicamentos, así como evaluar el prototipo con usuarios reales. Este sistema es accesible desde cualquier navegador de internet y es actualmente el único disponible en español con estas características.
La iniciativa ha contado con la colaboración de expertos provenientes de diversas instituciones, incluyendo la Unidad de Terminología Médica de la Real Academia Nacional de Medicina, el Centro de Salud Mental Retiro asociado al Hospital Gregorio Marañón, la Fundación Rioja Salud y universidades como La Rioja y la Autónoma de Madrid. También han participado miembros de la Unidad de Tratamiento de Información del Centro de Ciencias Humanas y Sociales (CCHS-CSIC).
Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro del programa Retos de Investigación, CLARA-MeD forma parte del proyecto más amplio CLARA-NLP. Este último cuenta con la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) como entidad coordinadora y la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).
CLARA-MeD es un proyecto liderado por un equipo del Instituto de Lengua, Literatura y Antropología (ILLA) del CSIC que desarrolla recursos y herramientas basadas en inteligencia artificial para hacer más comprensibles los textos médicos.
La aplicación permite detectar hasta 20 tipos de clases de términos y conceptos médicos, lo que facilita a investigadores y profesionales sanitarios el análisis de grandes volúmenes de datos.
El PLN es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano de forma automática.
El sistema tiene como objetivo ayudar a los pacientes a entender términos médicos complejos mediante un vocabulario simplificado, facilitando así su alfabetización sanitaria.
La iniciativa contó con la participación de expertos de diversas instituciones, incluyendo la Real Academia Nacional de Medicina de España, hospitales y universidades como la Universidad Autónoma de Madrid y la Universidad Nacional de Educación a Distancia.
Sí, el sistema es de acceso libre desde cualquier navegador de internet y es el único disponible actualmente con estas características en español.