Extracción de información de evoluciones clínicas digitales mediante técnicas de machine learning

Abstract

Este trabajo demuestra el uso de un modelo de machine learning para extraer información referida a factores de riesgo cardiovascular de evoluciones clínicas desestructuradas redactadas en español. El mismo describe un procedimiento para el análisis de corpus y filtrado de evoluciones relevantes para entrenamiento y testeo del modelo. Los resultados muestran la efectividad de los recursos utilizados en extraer la información relevante y, a su vez, plantean una relación entre la complejidad de la información a extraer, y la cantidad de datos de ejemplo necesaria para alcanzar valores de performance elevados.