[es] Actualmente, el interés de la sociedad por el desarrollo de sistemas automáticos que asistan a los profesionales sanitarios en sus tareas diarias ha ido en aumento, especialmente en el ámbito de la Medicina Basada en la Evidencia (Evidence Based Medicine, EBM). Estos sistemas son capaces de emular el proceso de razonamiento clínico utilizado por médicos expertos para extraer la información relevante de textos clínicos no estructurados. A continuación, adaptan esa información a un formato estructurado y comprensible para las máquinas, lo que facilita su análisis automático. Por su parte, la Minería de Argumentación (Argument Mining, AM) es un campo estrechamente relacionado con la EBM que se dedica a examinar las evidencias consideradas por los médicos en un caso clínico y el razonamiento utilizado. Así, la AM se encarga de identificar, clasificar y evaluar los argumentos y la calidad de las estructuras argumentativas presentes en los textos. Debido al carácter sensible de la información médica y la privacidad de los pacientes, los conjuntos de datos disponibles en el ámbito médico suelen ser limitados, lo que restringe el desarrollo de estos sistemas automáticos. Este trabajo de investigación se enfoca en desarrollar un sistema de AM que pueda identificar y analizar los argumentos presentes en textos clínicos, así como las relaciones argumentativas entre ellos. Este enfoque se apoya en técnicas como el Reconocimiento de Entidades Nombradas (Named Entity Recognition, NER) y el Question Answering (QA), las cuales han mostrado un rendimiento superior ante situaciones de escasez de datos en comparación conotras metodologías. Este trabajo contribuye significativamente a las tareas diarias del personal médico, lo que facilita el reconocimiento de estructuras argumentativas que apoyan o desaprueban los diferentes diagnósticos posibles de un paciente. El apoyo de un sistema inteligente de este tipo supone un alivio en la carga de trabajo de los profesionales sanitarios y permite que estos puedan ofrecer una mejor atención a los pacientes. Al mismo tiempo, supone grandes mejoras en la prevención y detección temprana de enfermedades, de forma que en muchos de los casos puedan ser tratadas a tiempo. Finalmente, este sistema se puede considerar una primera aproximación a la Minería de Argumentación en el ámbito clínico. En un futuro, puede terminar convirtiéndose en un sistema que desarrolle justificaciones basadas en evidencias a partir de la información del paciente extraída por una máquina.

[eu] Gaur egun, gizarteak gero eta interes handiagoa du osasun-profesionalei eguneroko zereginetan laguntzeko sistema automatikoak garatzeko, batez ere, Ebidentzian Oinarritutako Medikuntzaren esparruan (Evidence Based Medicine, EBM). Sistema horiek mediku adituek erabilitako arrazoibideklinikoko prozesua emulatzeko gai dira; egituratu gabeko testu klinikoetatik informazio garrantzitsua atera eta makinentzako formatu egituratu eta ulergarri bihurtzen dute, haien analisi automatikoa erraztuz. Argumentu Meatzaritza (Argument Mining, AM) EBMrekin estuki lotutako alorra da, medikuek kasu kliniko batean aintzat hartutako ebidentziak eta erabilitako arrazoibidea aztertzen dituena. Horrela, AMk testuetako argumentuen eta argudiaketa-egituren kalitatea identifikatu, sailkatu eta ebaluatzen ditu. Informazio medikoaren sentsibilitatea eta pazienteen pribatutasuna direla eta, arlo medikoan eskuragarri dauden datu-multzoak mugatuak dira, eta horrek prozesu horien garapena mugatzendu. Ikerketa-lan honen helburua AM sistema bat garatzea da, testu klinikoetan dauden argudioak identifikatu eta aztertu ahal izateko, bai eta haien arteko argudiaketa-erlazioak ere. Ikuspegi hori hainbat teknikatan oinarritzen da, hala nola, Entitate Izendunen Ezagutza (Named Entity Recognition, NER) eta Galdera-Erantzun (Question Answering, QA) tekniketan. Horiek errendimendu handiagoa erakutsi dute datuen urritasun egoeren aurrean, beste metodologia batzuekin alderatuta. Lan honek nabarmen laguntzen du medikuen eguneroko zereginetan. Izan ere, paziente baten diagnostiko posibleak sostengatzen edo gaitzesten dituzten argudiaketa-egiturak identifikatzea ahalbidetzen du. Horrelako sistema adimenduna erabiltzeak osasun-profesionalen lan-karga arintzea dakar, eta pazienteei arreta hobea eskaintzea posible egiten du. Aldi berean, hobekuntza handiak eragiten ditu gaixotasunen prebentzioan eta horien detekzio goiztiarrean, eta kasu askotan garaiz tratatzeko aukera ematen du. Azkenik, horrelako sistema lehen hurbilketa gisa har daiteke testuinguru klinikoko Argumentu Meatzaritzan. Etorkizunean, ebidentzietan oinarritutako justifikazioak garatuko dituen sistema bihur daiteke, makina batek pazientearen inguruan ateratako informaziotik abiatuz.