Fujitsu ha aplicado una moderna tecnología AI Text Mining para automatizar la codificación de notas médicas

Para asegurar la ejecución de las clasificaciones médicas obligatorias, la moderna herramienta de codificación médica automatizada de Fujitsu, extrae las anotaciones en menos de 1 minuto, en comparación con los 15 minutos necesarios para anotar manualmente las notas clínicas.

La compañía trabaja en estrecha colaboración con socios innovadores dentro del ámbito de la salud, como por ejemplo, el hospital clínico San Carlos de Madrid, con el que lleva creando proyectos clínicos de éxito en los últimos 4 años. El Dr. Julio Mayol, Director Médico del Hospital, explica la importancia de estos desarrollos en conjunto, enfocados desde una perspectiva médica: “Casi todos los sistemas de EHR disponibles hasta ahora, no cumplen con las exigencias de la relación médico / paciente. Con las innovadoras tecnologías, como la actual de Fujitsu, AI text mining, podemos afrontar estos retos directamente y lograr mejoras concretas en el proceso de toma de decisiones clínicas...".

El CEO de Fujitsu Laboratories of Europe, el Dr Adel Rouz, dice: "Nuestra estrategia de desarrollo con socios como el Hospital Clínico San Carlos nos ha brindado un conocimiento profundo ante los desafíos que afronta el sector de la salud. Fujitsu ha logrado desarrollar una serie de innovaciones vitales para mejorar el flujo de trabajo de los profesionales de la salud. Mejorando la precisión de los datos clínicos y automatizando su digitalización para hospitales, compañías de seguros médicos y agencias gubernamentales.

La innovadora solución de salud AI Text Mining de la multinacional, utiliza la extracción del texto junto con técnicas de Deep Learning en pasos precisos del flujo de trabajo de codificación médica, evitando tener que depender de grandes volúmenes de datos pre-anotados. Y en este sentido, la perspectiva de Fujitsu comprende dos componentes esenciales:

• Desarrollo de una base de conocimiento: un gráfico que está desarrollado para representar las clasificaciones médicas y beneficiarse semánticamente con recursos de afuera. Este enriquecimiento semántico brinda un contexto extra a las clasificaciones médicas, lo que redunda en mejores resultados en períodos sucesivos del proceso. Las filosofías y las técnicas de inclusión de palabras se usan para el enriquecimiento semántico.

• La nueva solución utiliza un proceso de reconocimiento de los vocabularios médicos que utiliza Deep Learning.

La tecnología de IA de la multinacional, se evaluó en dos grupos de datos en inglés, con 200 notas clínicas anónimas privadas y 5000 resúmenes de descargas extraídos del recurso MIMIC-III. Un servicio adicional de la tecnología de Fujitsu es que se puede adaptar fácilmente, cualquier clasificación médica o a otros idiomas, y no necesita grandes volúmenes de datos pre-anotados.

Al optimizar la exactitud y exactitud del proceso de codificación médica, la herramienta de Fujitsu contribuye a la elaboración de resultados estandarizados y brinda ahorros de tiempo para los profesionales. La innovadora solución de la multinacional se utilizará en el programa de investigación en colaboración con el Centro de Innovación de San Carlos durante 2019.