[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.

[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.