El proyecto, financiado por el antiguo Ministerio de Educación y Ciencia a través de los fondos europeos Feder, plantea una serie de técnicas asociadas al procesamiento del lenguaje natural y el acceso a la información, para facilitar a los médicos el acceso y la compresión de la numerosa información publicada en su área de trabajo.
En concreto, las líneas de investigación abiertas en este proyecto van desde la clasificación de textos hasta la generación automática de resúmenes, el reconocimiento de entidades con nombre o su aplicación a dispositivos móviles, según un comunicado de la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa.
Todo desarrollado con una perspectiva de investigación básica, en la que la finalidad no es construir un software que se vaya a instalar en los hospitales, sino la experimentación. No obstante, Manuel Maña, responsable del proyecto en la UHU, no descarta que en futuras investigaciones puedan surgir aplicaciones concretas, dependiendo de la madurez de las técnicas y del estudio de la eficacia y la usabilidad del sistema.
En este sentido, según declaraciones del profesor Maña, se han realizado avances significativos en todas las líneas de trabajo abiertas. En el caso del reconocimiento de entidades con nombre, se ha conseguido con éxito su aplicación en la identificación de nombres de genes en los textos.
También en materia de clasificación se ha avanzado considerablemente, lográndose identificar textos donde se habla de interacciones de proteínas, así como la identificación de si se trata o no de una enfermedad dentro de un conjunto de enfermedades, a partir del análisis automático de los informes de alta de los pacientes.
De manera especial destacan los investigadores la aplicación en dispositivos móviles, donde también se han obtenidos logros, aspecto que en futuros proyectos pasará a un segundo plano, a favor de las otras herramientas planteadas.
En relación con ello, Manuel Jesús Maña destaca que cada vez en más hospitales el médico cuenta con herramientas como la PDA para acceder a la información relativa al paciente. "El médico puede necesitar acceder a la información en un punto distinto al ordenador de su despacho como, por ejemplo, desde la cama del enfermo cuando está pasando consulta", afirma el investigador.
Por ello, la idea propuesta en el proyecto pasa por que el médico no sólo acceda al historial del paciente, sino que, si lo necesita, pueda conocer fácil y rápidamente si se ha publicado un nuevo caso clínico sobre esa enfermedad desde la misma habitación del usuario.
Por otro lado, y desde un punto de vista técnico, para cada una de las herramientas citadas se ha establecido un marco de trabajo en el que se ha desarrollado un software prototipo destinado a la experimentación. En el caso concreto de los resúmenes de textos, los investigadores pretenden, mediante algoritmos, identificar los conceptos haciendo uso de diccionarios biomédicos (más completos que los usuales y donde se relacionan palabras entre sí) y establecer vínculos entre las frases, que acaban por ser representadas en forma de grafo.
"Lo que hacemos es aplicar algoritmos parecidos a los que usan buscadores como Google para ordenar sus páginas, sólo que nosotros los aplicamos para ordenar las frases del documento", señaló Manuel J. Maña.
Según los investigadores, en el campo de los resúmenes automáticos, trabajan en un doble ámbito. Por un lado, a partir de un único texto, el software experimental analiza e intenta extraer las frases más significativas del documento, conformando con éstas finalmente el resumen.
Por otro lado, dado un conjunto de documentos relacionados, ya sea porque traten de una misma enfermedad o de un tratamiento concreto, la línea de investigación ha ido encaminada hacia la obtención de un único resumen. Para ello, la estrategia seguida es diferente, realizándose un único resumen con la información repetida en el conjunto de documentos, así como un resumen para cada documento en el que se recoja la información distinta que aporta cada uno.
