HTL: Modelo para la extracción, estructuración y visualización de eventos médicos a partir de texto narrativo en historias clínicas electrónicas

Las historias clínicas electrónicas contienen información importante de un paciente, que puede servir de insumo para realizar análisis retrospectivo en el diagnóstico, seguimiento y tratamiento de una enfermedad. Esta información es registrada de forma narrativa con lo que surge la limitación para identificar eventos médicos (tales como citas médicas, prescripción de medicamentos, tratamientos, procedimientos quirúrgicos, etc.). Al dificultarse la identificación de eventos médicos en las historias clínicas no es claro el punto de comparación de esta información electrónica con las guías de tratamiento. Tales guías corresponden a recomendaciones desarrolladas sistemáticamente para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones apropiadas con respecto a una enfermedad. Este artículo presenta Health Text Line Model HTL un modelo para los procesos de extracción, estructuración y visualización de eventos médicos a partir texto narrativo en las historias clínicas electrónicas. El modelo HTL fue implementado en un framework que integra los procesos antes mencionados con el fin de identificar y temporizar eventos médicos para compararlos con las guías de tratamiento establecidas para un conjunto específico de enfermedades.