webinar herramientas semánticas para sector salud - daedalus 4 noviembre 2014

Tecnologías semánticas que entienden el lenguaje

de la Salud

4 de noviembre de 2014

Webinar Daedalus

Las tecnologías semánticas le ayudan a entender la

“Voz de los Pacientes” y a gestionar la documentación

clínica

Tecnología de Daedalus en el sector de la Sanidad

Contenidos

¿Por qué es importante la información no estructurada en el sector Salud?

Análisis semántico (semi)automático ¿para qué sirve?

Herramientas semánticas que entienden el lenguaje de la Salud

Ejemplos de escenarios de aplicación

Soluciones Daedalus para el sector Salud: Daedalus eHealth

Conclusiones y preguntas

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La información no estructurada es cada vez más importante en Salud

MK-2012-15-DAEDALUS-01 -3

Documentación médica Medios sociales

Redes, foros, comunidades de salud

Extraer información estructurada “accionable” de contenido no estructurado


Documentación médica

¿Cuántos datos estructurados se procesan

de la Historia Clínica Electrónica? ¿Y con

los no estructurados, qué se hace?

Aplicaciones:

• Soporte a la codificación ICD9/10, SNOMED CT, CIMA, …

• Sistemas de ayuda a operadores humanos: procesos de codificación (p. ej.: diagnósticos en partes de alta en urgencias)

4

No Estructurados Estructurados


Medios sociales

Monitorización En EE. UU.

5

75%

Internet

Información sobre salud

42%

Redes Sociales

Información sobre salud


Medios sociales

Monitorización En España

6


Medios sociales

7

FármacosEnfermedades

Reacciones a fármacos

¿Qué monitorizar?

¿A quién le interesa?

Farmacéuticas

Centros de Salud (Hospitales, clínicas

privadas, …)

Responsables de comunidades online, redes, blogs, foros…

Administración Pública


OpinionesTemasHechos

Conceptos

Organizaciones

Personas

Procesamiento Semántico

Relaciones

Análisis semántico automático

Informaciónno estructurada


Machine Learning

… combinadas de manera óptima para cada aplicación

Ontologías

Procesamiento de Lenguaje Natural

Una variedad de tecnologías…


Retos en el análisis semántico automático de información de Salud

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Fármacos

SNOMED

MedDRA

CIE-10

Enfermedades

Síntomas

Tratamientos

Principios activos

Entender el lenguajede la Salud


Retos en el análisis semántico automático de información de Salud

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Procesamiento semiautomático

Informaciónno estructurada

Informaciónestructurada

Entrenar, supervisar, optimizar

Analizar

Precisión?

Cobertura?

Nunca automático:supervisión y control experto


Solución: Procesos de dominio

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Procesamiento de contenido salud

BD Efectos Adversos

Analizador Morfosintáctico

Reconocimiento entidades

Gestor de relaciones

Recursos

Códigos ATC


Ejemplos de escenarios de aplicación

Monitorización de contenidos sobre salud online

Enriquecimiento semántico de documentación médica

Anonimización

Codificación de expedientes

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MONITORIZACIÓN DE CONTENIDOS SOBRE SALUD ONLINE


16

Monitorización de medios online Reputación en el sector farmacéutico

• Menciones de fármacos y enfermedades

• Identificación de efectos adversos de fármacos

• Análisis de tendencias


Demostración

Ejemplos a mostrar en el prototipo de TrendMiner

Ejemplo de fármaco: rivotril (ppip activo, clonazepam), indicado para la ansiedad

(mostrar junto a ansiedad; hay una entrada con ansiedad, del 01-10-2014, que

multiplica la d en ansiedad.)

Ejemplo de enfermedad: paludismo

Aparece ligado solo a un fármaco, que lleva a una de las preguntas de Saluspot.

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ENRIQUECIMIENTO SEMÁNTICO DE DOCUMENTACIÓN MÉDICA


Enriquecimiento semántico de documentación médica

MK-2012-15-DAEDALUS-01 -19

DNCHAK

Jfhgt VWH

FNVLHE 142435 HHJJ

FQ RIL Hfhgiuwr SZ ZVV

DF mvjyury V BNN

DNCHAK

jfhgt VWH

FNVL 142435 HHJJ

FQ RIL

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Alarmas EstadísticasTendencias InformesRelaciones

Repositorio estructurado

Lorem ipsum Coronariografia, consectetur adipiscing elit. Aenean pretium, urna eget vulputate laoreet, massa nunc mollis risus, eu posuere lectus eros vitae lectus. Suspendisse vehicula malesuada libero, sed ultrices diam. Morbi enim orci, fringilla non vehicula in, vulputate in eros. Donec HTA condimentum tellus, quis feugiat orci suscipit a. Nunc semper scelerisque massa, lobortis vestibulum tortor. Aliquam vel DIOVAN auctor, aliquam urna consectetur, facilisis turpis. Suspendisse faucibus orci in interdum venenatis. Aliquam rhoncus nibh id enim posuere, at lobortis sapien pulvinar. Suspendisse magna dolor, elementum nec porta nec, scelerisque eu lacus. Phasellus facilisis leo a nunc hendrerit, a consectetur metus lacinia.

CIE-9 (37.22)

MEDDRA (10020772)

ATC (C09CA03)


ANONIMIZACIÓN DE HISTORIAS CLÍNICAS


Objetivo: Facilitar el análisis y la explotación de la información contenida en las

Historias Clínicas.

Tecnología de procesamiento lingüístico para detección de nombres de personas,

direcciones, teléfonos con el fin de ocultar la identidad de los pacientes en

transacciones médicas.

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Anonimización de Historias Clínicas


CODIFICACIÓN DE INFORMES


¿Qué hemos hecho?

Experiencias piloto sobre codificación de informes

Construir un etiquetador, capaz de analizar el texto de entrada, extraer sintagmas

nominales y obtener el código que les corresponde atendiendo a su similitud con las

entradas de los recursos.

A partir de los informes reales proporcionados por un Hospital, se han transcrito

combinando técnicas OCR con proceso manual, se ha tomado nota de los códigos y

éstos se han empleado para evaluar el prototipo de etiquetador que se muestra a

continuación.

Experiencias en: español, sobre partes de alta en urgencias inglés, sobre informes de urología (Departamento de Radiología del Hospital

para Niños de Cincinnati)

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Recursos lingüísticos

Experiencias piloto sobre codificación de informes

• Términos en español

• Combinación de SNOMED Inglés – ICD9 inglés y SNOMED español

• Explotación de relaciones semánticas (same_as) referidas a conceptos

UMLSDicc.

ICD9 ES

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Arquitectura solución

Algunos elementos:

1. Pre-procesamiento:

Análisis lingüístico del texto de entrada para identificar sintagmas nominales.

2. Reglas

Inferencia para identificar códigos ICD9 mediante caracterizaciones.

Ej.: Si la frase contiene estructuras “número”+“unidad de medida”, al menos un medicamento y la palabra ‘tratamiento’ entonces le corresponde el código V58.69

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Experiencias piloto sobre Etiquetado de Informes


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SOLUCIONES DAEDALUS PARA EL SECTOR SALUD


MK-2012-15-DAEDALUS-01 -27

La tecnología de Daedalus para el enriquecimiento semántico en

sanidad:

eHealth

Funcionalidad:

Etiquetado semántico según ontologías del dominio de la sanidad (UMLS): enfermedades, métodos, fármacos, síntomas... Relaciones entre elementos.

Procesamiento de variantes lingüísticas: género y número, acrónimos y abreviaturas, alias...

Multilingüe: inglés, español, portugués, catalán.

Integrable mediante interfaces estándar en sus sistemas y procesos.

Textalytics eHealth


MK-2012-15-DAEDALUS-01 -28

Diccionarios multilingües específicos del dominio de la sanidad basados en UMLS:

Textalytics eHealth

Diccionario Cobertura (términos)

Enfermedades 81.119

Síntomas 5.505

Organismos 23.941

Órganos/Partes del cuerpo 73.863

Conceptos funcionales 3.885

Tratamientos y métodos 134.782

Fármacos/Productos químicos 264.709

Proteínas 42.117

Genes 58.300

TOTAL 688.221


MK-2012-15-DAEDALUS-01 -29

La tecnología de Daedalus para el enriquecimiento semántico:

eHealth

Textalytics eHealth


Demostración

MK-2012-15-DAEDALUS-01 -30

INSUFICIENCIA RESPIRATORIA AGUDA. BRONCOESPASMO. EPOC REAGUDIZADO.


Demostración

MK-2012-15-DAEDALUS-01 -31

INSUFICIENCIA RESPIRATORIA AGUDA. BRONCOESPASMO. EPOC REAGUDIZADO.


Daedalus (para los que no nos conocéis)

Empresa española de capital privado

Orígenes universitarios

Enfocada en tecnología del lenguaje, gestión

de contenidos, inteligencia de negocio

Especializada en tratamiento del idioma

castellano y otros cooficiales (y extranjeros)

Vocación I+D+i: proyectos nacionales y europeos, comercialización

Gran experiencia en proyectos a proyectos a medida para clientes corporativos


CONCLUSIONES Y PREGUNTAS


DAEDALUS, S.A.Oficina Central:

López de Hoyos 15

28006 Madrid

Depto. Técnico:

Edificio Vallausa II

Albufera 32128031 Madrid

Tel: +34 913.32.43.01

[email protected]

http://www.daedalus.es

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