[es] En los últimos años, el avance del Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) y la digitalización de la información han transformado significativamente los sistemas sanitarios, permitiendo una gestión más eficaz y precisa de los datos clínicos. Sin embargo, existen dificultades para obtener datos de este sector debido a la privacidad de los pacientes y la sensibilidad de la información. Esto dificulta el acceso y utilización de volúmenes de datos elevados necesarios para el entrenamiento de modelos ML. El objetivo de este proyecto es segmentar secciones en narrativas clínicas no estructuradas en castellano para facilitar la extracción y procesamiento de información relevante. Para cumplir este objetivo se utilizarán técnicas para aumentar la cantidad y diversidad de datos y utilizar estos últimos para entrenar un modelo capaz de detectar partes predefinidas en narrativas clínicas. Se combinan diferentes métodos y técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP) que serán capaces de trabajar con datos limitados y no estructurados. A través de las segmentaciones de las secciones el personal sanitario tendrá mejor acceso a la información clínica, lo que mejora considerablemente la calidad de la atención al paciente. Además, este proyecto define un estándar para las narrativas clínicas y también facilitará el intercambio de información entre los sistemas sanitarios. Todo ello, además de optimizar tiempo y recursos, reduce el riesgo de errores médicos y mejora la coordinación entre las instituciones sanitarias. Este proyecto supone un avance significativo en el ámbito NLP aplicado a la medicina. Define las bases para futuros trabajos que mejoren aún más la gestión y análisis de los datos clínicos en los diferentes entornos sanitarios.

[eu] Azken urteotan, Ikasketa Automatikoaren (Machine Learning, ML) aurrerapenak eta informazioaren digitalizazioak nabarmen eraldatu dituzte osasun-sistemak, datu klinikoen kudeaketa eraginkorragoa eta zehatzagoa ahalbidetuz. Hala ere, sektore horretako datuak lortzeko zailtasunak daude, pazienteen pribatutasuna eta informazioaren sentsibilitatea direla eta. Horrek zaildu egiten du ML ereduak entrenatzeko behar diren datu-bolumen handiak eskuratzea eta erabiltzea. Proiektu honen helburua gaztelaniazko egituratu gabeko narratiba klinikoetan atalak segmentatzea da, informazio garrantzitsuaren erauzketa eta prozesaketa errazteko. Helburu hori betetzeko datuen kopurua eta aniztasuna handitzeko teknikak erabiliko dira, eta azken horiek narratiba klinikoetan aurrez definitutako atalak detektatzeko gai den eredu bat entrenatzeko erabiltzeko. Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduaren (Natural Language Processing, NLP) hainbat metodo eta teknika konbinatzen dira, eta horiek datu mugatuekin eta egituratu gabeekin lan egiteko gai izango dira. Atalen segmentazioen bidez osasun-langileek informazio klinikoa eskuragarriago izango dute, eta horrek nabarmen hobetzen du pazientearen arretaren kalitatea. Gainera, proiektu horrek narratiba klinikoetarako estandar bat definitzen du, eta, era berean, osasun-sistemen arteko informazio-trukea ere erraztuko du. Guzti horrek denbora eta baliabideak optimizatzeaz gain, akats medikoak izateko arriskua murrizten du eta osasun-erakundeen arteko koordinazioa hobetzen du. Proiektu hau aurrerapen esanguratsua da medikuntzari aplikatutako NLP esparruan. Etorkizuneko lanetarako oinarriak definitzen ditu, osasun-ingurune desberdinetan datu klinikoen kudeaketa eta analisia are gehiago hobetuko dutenak.