Existe un creciente interés en la utilidad de las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer información significativa en los informes médicos.  A nivel de oncología debemos determinar el grado de respuesta tumoral post-tratamiento. En este sentido el objetivo del este estudio es analizar la utilidad de los informes estructurados para entrenar a técnicas de lenguaje natural (NLP) para determinar el grado de respuesta tumoral. Asimismo, se compara la sensibilidad de estas técnicas con otras técnicas de NLP y con la valoración de expertos

El estudio analiza de manera retrospectiva más de 10000 informes radiológicos estructurados oncológicos.

Los resultados principales del estudio es que estas técnicas de NLP tienen sensibilidad similar al alcanzado por estudiantes de medicina para determinar el grado de respuesta al tratamiento oncológico, pero inferior al que consiguen radiólogos expertos.

El estudio también demuestra, la dificultad secundaria a la complejidad léxica y a la diversidad semántica de los informes radiológicos.

PUNTOS FUERTES:

Este estudio da apoyo al uso de informes estructurados de los estudios radiológicos para permitir la validación de algoritmos de inteligencia artificial.

PUNTOS DEBILES:

Es un estudio retrospectivo lo que limite la generalización de los resultados

Dr. Salvador Pedraza

Sección de Formación - FORA