[es] En los hospitales, se producen diariamente grandes cantidades de datos complejos. Puesto que los recursos humanos son limitados, la clasificación manual de los documentos producidos no es una alternativa óptima. Una de las tareas de la clasificación de la documentación clínica es la codificación de los informes de alta. La codificación es un proceso que consiste en analizar la documentación del alta, y asignar códigos de los diagnósticos de ese episodio clínico. Esta tesis doctoral tiene como objetivo investigar la Clasificación Automática de Textos (CAT) en un área compleja: la documentación clínica. Este es un escenario de aprendizaje supervisado, donde las clases son los códigos CIE-9-MC y los documentos son los informes de alta hospitalaria. Se utilizan diferentes estrategias de clasificación, tales como los algoritmos de vecindad (Knn) y las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Una contribución fundamental de este estudio es la construcción de una nueva colección de informes de alta de un servicio clínico (documentos escritos en español). Es un banco de pruebas difícil por la gran cantidad de clases, el número medio de clases por documento, y la falta de equilibrio entre las clases. Se estudian diferentes representaciones de los documentos, distintos modelos de recuperación y el efecto de la ponderación en la clasificación. El objetivo final es construir un sistema de ayuda a los codificadores en la asignación de códigos CIE-9-MC. También investigamos en Aprendizaje Activo (AA) como una herramienta para seleccionar qué documentos deben ser codificados. Esto ayuda a formar buenas colecciones de entrenamiento y, por lo tanto, es una vía prometedora para mejorar los sistemas de clasificación clínicos.

[gl] Nos hospitais, prodúcense diariamente gran cantidade de datos complexos. Como os recursos humanos son limitados, a selección manual dos documentos producidos non é unha alternativa ideal. Unha tarefa de clasificación da documentación clínica é a codificación dos informes de alta. A codificación é un proceso que consiste en analizar a documentación de alta, e asignar códigos dos diagnósticos de ese episodio clínico. Esta tese de doutoramento ten como obxectivo investigar a Clasificación Automática de Textos (CAT), nunha área complexa: a documentación clínica. Este é un escenario de aprendizaxe supervisada, onde as clases son CIE-9-MC e os documentos son os informes de alta hospitalaria. Emprégase diferentes estratexias de clasificación, tales como os algoritmos de veciñanza (Knn) e as Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). A contribución fundamental deste estudo é a construción dunha nova colección de informes de alta dun servizo clínico (documentos escritos en español). É un banco de probas difícil pola gran cantidade de clases, o número medio de clases por documento, e a falta de equilibrio entre as clases. Estudamos diferentes representacións de documentos, distintos modelos de recuperación e os efectos da ponderación na clasificación. O obxectivo final é a construción dun sistema de apoio para os codificadores na asignación de códigos CIE-9-MC. Tamén investigamos en Aprendizaxe Activa (AA) como unha ferramenta para seleccionar que documentos deben ser codificados. Isto axuda a formar boas coleccións de adestramento e, polo tanto, é un camiño esperanzador para mellorar os sistemas de clasificación clínica