Los proyectos de investigación desarrollados en colaboración con socios estratégicos como Nucleus IA representan una respuesta crucial al desafío inherente a la compleja procesabilidad de las notas clínicas, caracterizada por una extensa diversidad léxica y semántica. Esta complejidad impone obstáculos significativos a cualquier análisis relacionado con esta valiosa fuente de datos en el ámbito médico.
Sin embargo, el impacto potencial de estos proyectos radica en la aplicación del procesamiento de lenguaje natural como una solución viable. Este enfoque permite la introducción de una estructura numérica a las notas clínicas, preservando simultáneamente su contexto individual y su significado global.
Una técnica destacada para llevar a cabo este procedimiento es la implementación del algoritmo Word2Vec, el cual, cuando se fusiona con una red neuronal convolucional, habilita la detección eficaz de sepsis. Este enfoque se respalda en la aplicación de la fórmula de SOFA (Sequential Organ Failure Assessment), facilitando así la clasificación por gravedad de pacientes que presentan síntomas de sepsis. Este avance prometedor no solo contribuye a la mejora de la eficiencia en el análisis clínico, sino que también puede tener un impacto directo en la identificación temprana y la gestión más efectiva de casos críticos de sepsis.
