Estudiante del DCC es co-autor de paper en Inteligencia Artificial que busca dar soluciones a la salud publica en Chile.

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Académica del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) Jocelyn Dunstan y Matías Rojas, estudiante de postgrado del DCC.

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Fabián Villena (Master in Medical Informatics), Pablo Báez (PhD in Biomedical Sciences), quienes también son parte del grupo Natural Language Processing Group at Center for Mathematical Modeling.


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Matías Rojas, estudiante de postgrado del DCC, es parte del grupo Natural Language Processing, de la Universidad de Chile, el cual publicó un paper de Inteligencia Artificial, que tiene como fin mejorar el sistema de salud en Chile.

 

The Chilean Waiting List Corpus: a new resource for clinical Named Entity Recognition in Spanish, se titula el trabajo del grupo Natural Language Processing Group at Center for Mathematical Modeling, que es liderado por la académica del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), de la Universidad de Chile Jocelyn Dunstan y del cual Matías Rojas, estudiante de postgrado del DCC es co-autor. “En la investigación se detalla la creación del primer corpus anotado sobre diagnósticos de la lista de espera chilena y se presentan resultados preliminares en el reconocimiento automático de entidades médicas”, explicó el estudiante del DCC.

 

La investigación publicada en Clinical Natural Language Processing Workshop at EMNLP 2020, fue seleccionada como la mejor publicación, ya que tiene como objetivo presentar mejoras al sistema de salud pública de Chile. “En nuestro país, el sistema de salud pública cubre el 75% de la población. La alta demanda de visita a un especialista dentro de este sistema, requiere por lo general la derivación de un médico general, que se maneja actualmente a través de la llamada “lista de espera”, que tiene un tiempo medio de espera de 444 días”, señaló Matías y agregó: “En las interconsultas, los diagnósticos se presentan en forma de texto no estructurado. Estos textos contienen información crítica como enfermedades y medicamentos, en adelante denominados entidades. El desarrollo de un sistema automático de extracción de entidades podría ser un apoyo importante para extraer información, por ejemplo, con fines epidemiológicos”.

 

Cabe destacar que el grupo Investigadores asociados al proyecto lo conforman: Jocelyn Dunstan (PhD in Applied Maths), Fabián Villena (Master in Medical Informatics), Pablo Báez (PhD in Biomedical Sciences ), Manuel Durán (Physician, Student of the Masters in Medical Informatics F-MED) y Matías Rojas (DCC), quien fue co-autor de la investigación y creó los modelos para el reconocimiento de entidades.

 

Para concluir, Matías destacó que dentro de las proyecciones que existen con esta investigación, actualmente están trabajando en una herramienta para probar el reconocimiento de entidades médicas. “Es importante para el trabajo a futuro que gente del área de la salud o voluntarios puedan probarla y enviarnos feed-back en el formulario adjunto. La idea es ir mejorando estos modelos con el tiempo para así construir una herramienta útil para optimizar el sistema en Chile”, concluyó.

 

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Comunicaciones DCC