[en] In recent years, society has increasingly focused on developing intelligent systems to support healthcare professionals in their daily work, especially in Evidence-Based Medicine (EBM). These systems enable the extraction of relevant information from unstructured clinical documents and present it in a structured and machine-comprehensible format. This facilitates the automatic analysis of this information. The area of Argument Mining (AM), which overlaps with EBM, aims to examine the evidence and reasoning used by clinicians in clinical cases. To achieve this, AM focuses on detecting, classifying, and evaluating the arguments and the quality of the argumentative structures contained in a text. Due to patient privacy, the available corpora in the medical domain are usually scarce, limiting the development of these processes. This Bachelor's Thesis develops an AM process capable of extracting the argumentative entities that appear in clinical texts and identifying the argumentative relationships between them. This Argument Mining process is based on two main tasks comprised of Named Entity Recognition (NER) and Natural Language Inference (NLI), which achieves better performance than other techniques in data scarcity environments. This tool can be used to support clinicians in identifying argumentative structures in clinical texts that support or refute different possible diagnoses, thereby relieving the workload of healthcare professionals and improving patient response times. Moreover, by quickening the diagnostic process, it becomes possible to detect many diseases early and even prevent them. Looking ahead, the progress made here lays the foundation for creating a tool that provides an evidence-based justification for the machine's conclusions about the patient's condition.

[eu] Azken urteotan, gizarteak gero eta arreta gehiago jartzen ari da osasun profesionalei eguneroko eginkizunetan laguntzeko sistema adimentsuen garapenean, bereziki Ebidentzian Oinarritutako Medikuntzan (Evidence Based Medicine, EBM). Honen bidez, estruktura argi gabeko testu klinikoetatik beharrezko informazioa atera eta makinak ulertzeko modukoa den formatu egituratuan aurkeztea lortzen da. Modu honetan, makinek informazio hori era automatikoan analizatu dezakete. EBM alorrarekin bat etortzen da Argumentuen Meatzaritza (AM) eremua, medikuek kasu kliniko batean kontuan izandako frogak eta haien inguruan egindako arrazoiketa aztertzeko helburua duena. Horretarako, testu batean dauden argudioak eta argudio-egituren kalitatea detektatu, sailkatu eta ebaluatzeaz arduratzen da AM eremuak. Pazienteekiko pribatutasuna dela eta, medikuntza inguruko eskuragarri dauden corpus-ak urriak izan ohi dira, beraz prozesu hauen garapena arazo honengatik mugatuta dago. GrAL honen bidez, testu klinikoetan agertzen diren argudiaketa-entitateak erauzi eta haien artean existitzen diren argudiaketa-erlazioak identifikatzeko gai den AM prozesu bat garatzen da. Hau, Named Entity Recognition (NER) eta Natural Language Inference (NLI)—datu urrien aurrean beste teknika batzuk baino errendimendu hobeagoa lortzen duena—atazetan oinarritutako Argumentazio Meatzaritza prozesu bat izanda. Erreminta hau medikuek euskarri bezala erabili ahal izango dute testu klinikoetatik diagnostiko posible ezberdinen alde edo kontrako argudio-egiturak aurkitzeko, modu honetan osasun-profesionalek duten lan zama arinduko da pazientearekiko erantzun denbora hobetzen. Eta ez hori bakarrik, pazienteen diagnostikoa arintzerakoan, gaixotasun asko saihestea lortu daiteke edo izan dezaketen gaixotasunak garaiz detektatzea. Etorkizunari begira ere, hemen lortutako aurrerapenekin oinarriak ezartzen dira, makinak pazienteari buruzko ateratako konklusioaren ebidentzietan oinarritutako justifikazioa garatzen duen tresna sortzeko.