[en] In recent years, the advance of Machine Learning (ML) and the digitization of information have significantly transformed healthcare systems, enabling more efficient and accurate management of clinical data. However, there are difficulties in obtaining data from this sector due to patient privacy and the sensitivity of the information. This makes it difficult to access and use the large volumes of data needed to train ML models. The objective of this project is to segment sections in unstructured clinical narratives in Spanish to facilitate the extraction and processing of relevant information. To meet this objective, techniques will be used to increase the amount and diversity of data and to use the latter to train a model capable of detecting predefined parts in clinical narratives. Different methods and techniques from Natural Language Processing (NLP) will be combined and will be able to work with limited and unstructured data. Through section segmentations, healthcare personnel will have better access to clinical information, which significantly improves the quality of patient care. In addition, this project defines a standard for clinical narratives and will also facilitate the exchange of information between healthcare systems. All this, in addition to optimizing time and resources, reduces the risk of medical errors and improves coordination between healthcare institutions. This project represents a significant advance in the field of NLP applied to medicine. It lays the groundwork for future work to further improve the management and analysis of clinical data in different healthcare environments.

[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.