EDHIA: Detección temprana e identificación de riesgos de salud con PLN y argumentación

Este proyecto se centra en varios casos de uso con el objetivo de soportar la detección de riesgos de salud y la detección temprana de algunas enfermedades mediante la utilización de la información que aparece en los registros médicos electrónicos y en textos libres escritos por pacientes. Desarrollaremos corpus anotados, herramientas y modelos de NLP básicos y avanzados específicamente adaptados al dominio de la salud con el fin de probarlos en dos casos de uso. Estos últimos estudian problemas de salud mental y enfermedades cardiovasculares. El primero persigue el objetivo de detectar conductas suicidas de alto riesgo en niños y adolescentes mediante la extracción automática de información de cuestionarios (información estructurada) y de texto libre escrito por el paciente (no estructurada) para identificar evidencias que muestren situaciones de riesgo suicida según el formalismo psiquiátrico ideation-to-action. El segundo caso de uso se centra en detectar automáticamente potenciales factores de riesgo asociados a complicaciones cardiovasculares tras un primer episodio (por ejemplo, ictus isquémico, miocardiopatía). Con ese fin, utilizaremos los registros médicos electrónicos, las notas de progreso y los electrocardiogramas de los pacientes, y compararemos este nuevo conocimiento con las puntuaciones y las pautas existentes que se usan en los hospitales para mejorar estos últimos.