[es] En los últimos años, la sociedad muestra cada vez más interés por el desarrollo de sistemas inteligentes de apoyo a los profesionales sanitarios en sus tareas cotidianas, especialmente en la Medicina Basada en la Evidencia (Evidence Based Medicine, EBM). Con estos sistemas se consigue extraer la información necesaria de textos clínicos no estructurados y presentarla en un formato estructurado y comprensible para las máquinas. De esta forma, estas pueden analizar la información de forma automática. El área de Minería de Argumentación (AM), superpuesto al área EBM, tiene el fin de analizar las evidencias tomadas en cuenta por los médicos en un caso clínico y el razonamiento realizado sobre las mismas. Para ello, el área de Minería de Argumentación se encarga de detectar, clasificar y evaluar los argumentos y la calidad de las estructuras argumentales presentes en un texto. Debido a la privacidad con los pacientes, los corpus disponibles en el dominio médico suelen ser escasos, por lo que el desarrollo de estos procesos está limitado. Mediante este TFG se desarrolla un proceso de AM capaz de extraer las entidades argumentativas que aparecen en los textos clínicos e identificar las relaciones argumentativas existentes entre ellas. Este proceso de Minería de Argumentación se basa en las tareas de Named Entity Recognition (NER) y Natural Language Inference (NLI), cuyo rendimiento en entornos de escasez de datos es superior en comparación a otras técnicas. Esta herramienta podrá ser utilizada por los médicos como soporte para encontrar estructuras argumentales a favor o en contra de los diferentes diagnósticos posibles desde textos clínicos, con el fin de aliviar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios en la mejora del tiempo de respuesta al paciente. Y no sólo eso, sino que a la hora de agilizar el diagnóstico de los pacientes se puede conseguir evitar muchas enfermedades o detectar a tiempo enfermedades que puedan padecerse. También de cara al futuro, con los avances aquí logrados se sientan las bases para crear una herramienta que desarrolle una justificación basada en evidencias de la conclusión extraída por la máquina sobre el paciente.

[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.