[en] Currently, there is a growing societal interest in developing automatic systems to assist healthcareprofessionals in their daily tasks, particularly in the field of Evidence Based Medicine (EBM). These systems aim to emulate the clinical reasoning process used by expert doctors to extract relevant information from unstructured clinical texts. Moreover, another objective of them is to present this relevant information in a structured and understandable format for machines, which facilitates automatic analysis. Argument Mining (AM) is a field closely related to EBM dedicated to examine the evidence considered by doctors in a clinical case and the reasoning used. Thus, the AM is responsible for identifying, classifying and evaluating the arguments and the quality of the argumentative structurespresent in the texts. Due to the sensitivity of medical information and patient privacy, the datasets available in the medical field are often limited, which restricts the development of these processes. This research work focuses on developing a AM system that can identify and analyze the arguments which are present in clinical texts, as well as the argumentative relationships between them. This approach is supported by techniques such as Named Entity Recognition (NER) and Question Answering (QA), which have shown superior performance in situations of data scarcity, compared to other methodologies. The present work contributes significantly to the daily tasks of medical staff, which eases the recognition of argumentative structures that approve or disapprove the different possible diagnoses of a patient. The support of this type of intelligent systems alleviates the workload of healthcare professionals and allows them to offer better care to patients. Simultaneously, it represents great improvements in the prevention and early detection of diseases which allows them to be treated in many cases in time. Finally, this system can be considered a first approach to Argument Mining in the clinical field.It may become a system that develops evidence based justifications based on patient information extracted by a machine.

[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.