TEAMCODER, La herramienta que codifica de manera automática las enfermedades mediante Inteligencia Artificial y Big Data

13/01/2021
Desarrollada por Alfatec Sistemas e ITI, es capaz de procesar y clasificar decenas de miles de episodios clínicos en milisegundos y minimiza en torno a un 70% el tiempo destinado a tareas administrativas.

Desarrollada por Alfatec Sistemas e ITI, es capaz de procesar y clasificar decenas de miles de episodios clínicos en milisegundos y minimiza en torno a un 70% el tiempo destinado a tareas administrativas.

En medicina, además del deontológico, existe otro código. Se trata del CIE-10, o lo que es lo mismo, la clasificación internacional de enfermedades. Esta clasificación determina la categorización y codificación de las enfermedades. Se utiliza a nivel internacional para fines estadísticos relacionados con morbilidad y mortalidad y puede dar señales que apunten, por ejemplo, al próximo estallido de una pandemia mundial.

Cada afección, tiene una categoría asignada y recibe un código de hasta seis caracteres de longitud. En total, 13.000 categorías de diagnóstico CIE 10-ES.

La introducción y revisión de estos códigos en la historia del paciente corresponde al propio facultativo en el caso de atención primaria, y a un profesional dedicado exclusivamente a codificar en el caso de los hospitales. Se trata de una labor mecánica en la que los profesionales invierten 10 minutos de media por alta de cada enfermedad.

En esta línea, la empresa Alfatec junto con ITI, centro tecnológico especializado en TIC, han desarrollado un sistema capaz de clasificar de forma automática contenidos del lenguaje natural de episodios clínicos de urgencia, en códigos de diagnósticos y procedimientos CIE10-ES.

Para ello, ha sido necesario investigar y aplicar técnicas de Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) habilitadas mediante tecnologías y servicios Big Data. La herramienta, es capaz de procesar y clasificar decenas de miles de episodios clínicos en milisegundos.

Esta solución minimiza en torno a un 70% el tiempo destinado a tareas administrativas, al tiempo que aumenta la precisión en el proceso de codificación y permite realizar estadísticas más precisas, 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.

El resultado del proyecto titulado Construcción de modelo estadístico con Big Data Analytics para la clasificación de episodios clínicos mediante códigos CIE-10, apoyado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), se ha incorporado finalmente a la herramienta TEAMCODER, desarrollada previamente por Alfatec junto con la empresa Sigesa, con el objetivo de automatizar el proceso de codificación.

Buscar Noticias


Newsletter


Suscríbete y recibe todas las novedades sobre ITI