[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.

[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.