{"id":52478,"date":"2019-05-20T09:40:02","date_gmt":"2019-05-20T07:40:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=52478"},"modified":"2019-05-20T09:41:41","modified_gmt":"2019-05-20T07:41:41","slug":"codificacion-automatica-mediante-procesamiento-de-lenguaje-natural","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/codificacion-automatica-mediante-procesamiento-de-lenguaje-natural\/","title":{"rendered":"Codificaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante procesamiento de lenguaje natural"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Codificaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante procesamiento de lenguaje natural<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El Real decreto 69\/2015 establece la codificaci\u00f3n obligatoria con CIE10 a partir de enero de 2018 para el \u00e1mbito de Urgencias en los Hospitales de categor\u00edas C1.1. Y C1.2. <!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Autores<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ramos-L\u00f3pez, J.M.<sup>1<\/sup>; Palacios Romero, M.L.<sup> 2<\/sup>; G\u00f3mez Montero, G.<sup> 3<\/sup>; Cort\u00e9s Vald\u00e9s, A.<sup>4;<\/sup><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Villares Ojeda, M.<sup> 5<\/sup><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">1 M\u00e9dico de Admisi\u00f3n y Documentaci\u00f3n, Responsable de SSII del Servicio de Admisi\u00f3n del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">2 Directora de Continuidad Asistencial, del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">3 Enfermero, Sistemas de Informaci\u00f3n del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">4 M\u00e9dico de Admisi\u00f3n y Documentaci\u00f3n, Coordinadora del Servicio de Admisi\u00f3n y Documentaci\u00f3n Cl\u00ednica del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">5 Enfermera, Continuidad Asistencial del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Titulo<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Codificaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante procesamiento de lenguaje natural<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Resumen<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Introducci\u00f3n<\/strong>: El Real decreto 69\/2015 establece la codificaci\u00f3n obligatoria con CIE10 a partir de enero de 2018 para el \u00e1mbito de Urgencias en los Hospitales de categor\u00edas C1.1. Y C1.2. Para abordar este objetivo hemos planteado la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante la interpretaci\u00f3n del lenguaje natural y el aprendizaje con inteligencia artificial de herramientas inform\u00e1ticas. Utilizaremos t\u00e9cnicas de tratamiento morfol\u00f3gico del lenguaje, lematizaci\u00f3n y estemizado.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Material y M\u00e9todos<\/strong>: El estudio descriptivo lo llevaremos a cabo evaluando el n\u00famero de c\u00f3digos obtenidos de manera autom\u00e1tica y su relaci\u00f3n con variables como rango etario, motivo de alta, reingresos, Servicio responsable, sexo del paciente y mes de la atenci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Resultados<\/strong>: De 91.624 episodios de Urgencias en un periodo de 6 meses, el 88.6% fue codificado correctamente. Se observ\u00f3 un 47,3% de pacientes con varios episodios con una media de 1,05 reingresos (SD 1,69). Existe relaci\u00f3n (ANOVA p&lt;0,001) para el n\u00famero de c\u00f3digos autom\u00e1ticamente codificados y la edad. Mayores de 65 a\u00f1os tuvieron un mayor n\u00famero de c\u00f3digos encontrados (media 1,326 SD 1,24). El motivo de alta con m\u00e1s c\u00f3digos fue el \u00e9xitus (media 4 diag. SD 3,176). El mes que m\u00e1s c\u00f3digos se hallaron autom\u00e1ticamente fue febrero (media 1,71 SD 0,765) y el Servicio que menos c\u00f3digos arroj\u00f3 fue oftalmolog\u00eda y traumatolog\u00eda.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong>: El m\u00e9todo de codificaci\u00f3n autom\u00e1tica basada en el aprendizaje inform\u00e1tico supervisado ha demostrado su eficacia. En cuanto mayor sea el n\u00famero de registros de entrada nuestro sistema ir\u00e1 progresivamente devolviendo mejores resultados. Para que este sistema tenga plena garant\u00eda es necesario que la informaci\u00f3n est\u00e9 estructurada en los bloques que dicta el Real Decreto 1093\/2010. Podemos afirmar, en adhesi\u00f3n a otros autores, que la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica tiene un alto grado de concordancia respecto a la codificaci\u00f3n manual. Por lo tanto, podemos afirmar que el sistema tiene un ahorro de coste econ\u00f3mico y un ahorro del recurso tiempo, que adicionalmente en nuestro caso no compite por los recursos inform\u00e1ticos de asistencia cl\u00ednica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Palabras clave<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Historia Cl\u00ednica, Codificaci\u00f3n Cl\u00ednica, Inteligencia Artificial<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Automatic coding through natural language processing.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Abstract<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Objectives<\/strong>: Royal Decree law 69\/2015 establishes the mandatory coding with ICD10 as of January 2018 for the Emergency area in Hospitals of categories C1.1. And C1.2. To get this objective we have proposed automatic coding through the interpretation of natural language and learning with artificial intelligence of computer tools. We will use techniques like morphological language treatment, lematization and optimization.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Material and methods<\/strong>: The descriptive study will be carried out by evaluating the number of codes obtained automatically and their relationship with variables such as age range, reason for discharge registration, readmissions, responsible service, sex of the patient and month of care.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Results<\/strong>: There was 91,624 episodes of Emergencies in a period of 6 months, 88.6% were correctly coded. We observed 47.3% of patients with several episodes with a mean of 1.05 readmissions (SD 1.69). There is a relationship (ANOVA p &lt;0.001) for the number of automatically coded codes and age. Over 65 years old patients had a greater number of codes found (average 1,326 SD 1.24). The reason for registration with more codes was the death (average 4 diag SD 3,176). The month that most codes were found automatically was February (average 1.71 SD 0.765) and the Service that gave the less codes was ophthalmology and traumatology<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Conclusion<\/strong>: The automatic coding method based on supervised computer learning has proven its effectiveness. The higher the number of entry registers, improve our system return. For this system have full guarantee it is necessary that the information is structured in the blocks that has the Royal Decree Law 1093\/2010. We can affirm, in adhesion to other authors, that the automatic coding has a high degree of agreement with respect to manual coding. Therefore, we can affirm that the system has a saving of economic cost and a saving of the resource time that additionally in our case does not compete for the computer resources of clinical assistance<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Keyword<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Medical Records; Clinical Coding; Artificial Intelligence<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El Real Decreto 69\/2015 por el que se regula el Registro de Actividad de Atenci\u00f3n Sanitaria Especializada establece la codificaci\u00f3n con CIE10 de la Hospitalizaci\u00f3n y de la Cirug\u00eda Ambulatoria de los Hospitales de Agudos (Categor\u00edas C1.1 y C1.2) a partir del 1 de enero de 2016. Los procedimientos Ambulatorios de alta complejidad, Hospital de D\u00eda M\u00e9dico, Hospitalizaci\u00f3n a Domicilio y Urgencias de los Hospitales (Categor\u00edas C1.1 y C1.2) y Centros p\u00fablicos se codificar\u00e1n con esta CIE a partir del 1 de enero de 2018 (1).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto ha supuesto un gran esfuerzo y un gran cambio radical en una codificaci\u00f3n arraigada desde hac\u00eda muchos a\u00f1os en CIE9, en la cual se hab\u00eda invertido mucho en recursos humanos y formaci\u00f3n espec\u00edfica. El n\u00famero de c\u00f3digos diagn\u00f3sticos nuevos, respecto a la CIE9, casi se ha multiplicado por 5, siendo un total aproximado de 69.000 c\u00f3digos en la CIE10, y los procedimientos se han multiplicado por 18 veces, alcanzando un total aproximado de 72000 c\u00f3digos (2).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En un momento de la historia de la sanidad donde tenemos que optimizar los recursos, tanto humanos como tecnol\u00f3gicos para hacer el sistema sostenible, es necesario recurrir a nuevas formas de codificaci\u00f3n supervisadas pero con automatismos que alivien este incremento de esfuerzos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hasta hace poco, corrientes de expertos en codificaci\u00f3n apostaban por la construcci\u00f3n de registros electr\u00f3nicos con palabras clave propuestas con la ayuda de herramientas integradas en la Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica. As\u00ed, el facultativo s\u00f3lo ten\u00eda que seleccionar y filtrar los conceptos que m\u00e1s se aproximaban. Pero la tendencia actual es a la interpretaci\u00f3n del lenguaje natural y el aprendizaje de las herramientas con inteligencia artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">No olvidemos que el texto narrativo no estructurado es hoy la forma de documentaci\u00f3n m\u00e1s frecuentemente usada en medicina (3). Cuando el lenguaje humano se transcribe en registros tiene el problema que organiza la informaci\u00f3n en estas fuentes no estructuradas y esto dificulta la gesti\u00f3n del conocimiento.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por ello, el conocimiento inform\u00e1tico es necesario que se represente formalmente mediante glosarios especializados, taxonom\u00edas, tesauros u ontolog\u00edas (4). Para entender este \u00faltimo concepto, explicaremos que una ontolog\u00eda se encarga de catalogar las variables requeridas para alg\u00fan conjunto de informaci\u00f3n y establece las relaciones entre ellos, limitando as\u00ed la complejidad y organizando la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para establecer una comunicaci\u00f3n de los sistemas inform\u00e1ticos a partir del lenguaje humano es necesario la ling\u00fc\u00edstica computacional y una de sus principales funciones: la recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n para su reconocimiento (5). El nivel por el que se inicia el tratamiento es el morfol\u00f3gico para identificar las palabras a partir de un diccionario. Sin embargo, tambi\u00e9n es necesario un proceso de lematizaci\u00f3n debido a que todos los t\u00e9rminos no est\u00e1n incluidos en un diccionario o lexic\u00f3n. Esto consiste en segmentar en lexemas y afijos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Otra t\u00e9cnica necesaria para interpretar el lenguaje natural es la eliminaci\u00f3n de los morfemas flexivos que se\u00f1alan los accidentes gramaticales de las palabras (g\u00e9nero, n\u00famero, persona, tiempo, modo,&#8230;). A esta t\u00e9cnica la denominamos estemizado (6) y como demuestran algunos autores tiene un alto grado de efectividad para el lenguaje espa\u00f1ol (5).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La parte positiva de este aprendizaje es que el 90% de las codificaciones existentes se realizan con el 20% de todos los c\u00f3digos y de ese 90% la mitad se han anotado el c\u00f3digo una \u00fanica vez (2). En el estudio de Almagro, Martinez et all codificaron autom\u00e1ticamente una media de 8 diagn\u00f3sticos y 2 procedimientos en un episodio de hospitalizaci\u00f3n (2), pero nosotros necesitaremos menos puesto que el \u00e1mbito a tratar en este estudio es la codificaci\u00f3n de Urgencias, cuyos diagn\u00f3stico y procedimientos es infinitamente menor .<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los errores en la interpretaci\u00f3n del lenguaje en el \u00e1mbito de la medicina pueden afectar a la salud del paciente, por una interpretaci\u00f3n incorrecta de los resultados. Estos errores no s\u00f3lo pueden tener repercusiones iatrog\u00e9nicas sino un alto coste econ\u00f3mico en salud (7).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Existen estudios que argumentan que una incorrecta traducci\u00f3n del diagn\u00f3stico y procedimiento por un administrativo, en ocasiones sin formaci\u00f3n suficiente, puede ser muy peligroso (8).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hemos encontrado software muy especializado para codificar autom\u00e1ticamente en conjuntos de la CIE como el Oncohematol\u00f3gico y sus c\u00f3digos CIE-O-3 (9) pero nuestro objetivo es tener todo un repertorio de informes de cualquier \u00e1mbito y especialidad, lo que incrementa la complejidad del proyecto. Basada en las bondades de otros proyectos europeos de codificaci\u00f3n autom\u00e1tica sobre causas de muerte y los certificados de defunci\u00f3n (10) nos aventuramos a implementar un sistema similar basado en un \u00fanico informe de alta en los episodios de Urgencias como punto de partida, para ir posteriormente ampliando la tipolog\u00eda documental a informes \u00fanicos en el desarrollo de t\u00e9cnicas de especial complejidad en el \u00e1mbito asistencial ambulatorio del paciente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La disciplina del procesamiento del lenguaje natural permite a la m\u00e1quina entender el lenguaje escrito, procesarlo y transformarlo en datos estructurados (11) siendo en nuestro caso una transformaci\u00f3n final al c\u00f3digo CIE10.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En este art\u00edculo se realiza un an\u00e1lisis descriptivo de una herramienta utilizada en un convenio de innovaci\u00f3n entre el Hospital Ram\u00f3n y Cajal y la empresa 3M. Describe la metodolog\u00eda utilizada para poder llevar a cabo dicho estudio y una observaci\u00f3n descriptiva de los resultados en los aciertos de codificaci\u00f3n junto con las variables que pueden interferir.<\/p>\n<p><!--nextpage--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Material y M\u00e9todos<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta herramienta trabaja sobre la salida de los registros electr\u00f3nicos de salud, es decir, sobre los informes de alta escritos del lenguaje natural del facultativo, una vez firmados y validados.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El proceso para el desarrollo del proyecto nos llev\u00f3 a distinguir cuatro claras etapas:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>Una etapa de procesamiento de datos: En esta etapa se defini\u00f3 el \u00e1mbito a trabajar y la fuente de informaci\u00f3n. Aunque el sistema era capaz de trabajar en varios \u00e1mbitos del Real Decreto 69\/2015: Urgencias y CMBDA, s\u00f3lo se abord\u00f3 el \u00e1mbito de Urgencias, puesto que no precisa por ahora una codificaci\u00f3n autom\u00e1tica de los procedimientos, limit\u00e1ndonos solamente a los diagn\u00f3sticos y evitando m\u00e1s variables que puedan causar ruido en el an\u00e1lisis de resultados.<\/li>\n<li>Una etapa de preprocesamiento de datos, bien con t\u00e9cnicas de lematizaci\u00f3n, identificaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de stop words (palabras que no aportan valor) o bien mediante algoritmos de identificaci\u00f3n de prestaciones en el sistema de informaci\u00f3n hospitalaria y su equivalencia en los procedimientos de la CIE. Para reforzar el \u00e9xito de esta codificaci\u00f3n se definieron los apartados o estructuras reguladas por el Real Decreto 1093\/2010, de 3 de septiembre, por el que se aprueba el conjunto m\u00ednimo de datos de los informes cl\u00ednicos en el Sistema Nacional de Salud (12). As\u00ed la herramienta no precisaba leer el informe completo y garantizaba la codificaci\u00f3n espec\u00edfica del episodio.<\/li>\n<li>Para expresar la relevancia de una palabra se utiliz\u00f3 el m\u00e9todo Tf-idf, es decir, la frecuencia del t\u00e9rmino en la colecci\u00f3n de documentos. Este valor aumenta proporcionalmente al n\u00famero de veces que una palabra en el documento, pero es compensada por la frecuencia de la palabra en la colecci\u00f3n de documentos y resulta muy eficaz para para el filtrado de las stop-words que suelen usarse en casi todos los documentos (13).<\/li>\n<li>Desarrollo del modelo y aprendizaje supervisado, bien por la extracci\u00f3n aleatoria de una muestra y su correcci\u00f3n o bien por pasarlo por filtros de las herramientas oficiales de codificaci\u00f3n en la Comunidad de Madrid.<\/li>\n<li>Validaci\u00f3n y pruebas, extendiendo este modelo al procesamiento del lenguaje natural en cualquier \u00e1mbito o documento generado en los actos asistenciales.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Respecto a la muestra seleccionada empezamos a analizarla desde septiembre de 2018 hasta marzo de 2019, ambos meses inclusive, considerando que ser\u00eda suficiente para estimar las diferencias encontradas en el estudio. El motivo para empezar en ese periodo fue por considerar que el sistema estaba estable, debido a los cambios de hardware, virtualizaci\u00f3n de m\u00e1quinas y cambio de sistema operativo. Actualmente rueda en un equipo virtualizado con un procesador Xeon 2.00 GHz x64, 16 GB RAM y HDD 300 GB, con un Sistema Operativo y nivel de parcheado: Windows Server 2012 Release R2 standard.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Respecto a la agrupaci\u00f3n de variables que pudiera interferir en el resultado, se trabaj\u00f3 con el rango etario, el Servicio responsable, el n\u00famero de reingresos, el sexo del paciente y el n\u00famero de c\u00f3digos obtenidos de manera autom\u00e1tica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El rango etario de los pacientes se estableci\u00f3 hasta 14 a\u00f1os considerado ni\u00f1os y superior a 65 a\u00f1os considerando como jubilados, simplemente para dilucidad la relaci\u00f3n con el n\u00famero de c\u00f3digos autom\u00e1ticamente recabados. Respecto a la segregaci\u00f3n de los Servicios de Urgencias se estableci\u00f3 mediante los GFH (grupos funcionales hospitalarios) pertenecientes al SFH (Servicios funcionales hospitalarios) de Urgencias. En este caso no todos los Servicios de Hospitalizaci\u00f3n est\u00e1n representados en Urgencias, muchos de ellos estando agrupados y bajo la tutela de URGN (Urgencias generales m\u00e9dicas) y URGQ (Urgencias generales quir\u00fargicas).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por \u00faltimo se estudi\u00f3 si el motivo de reingreso era justificaci\u00f3n para hacer los informes m\u00e1s escuetos y para ello se restaron el n\u00famero de c\u00f3digos encontrados en los informes del primer ingreso del paciente y el n\u00famero en el \u00faltimo episodio analizado, en el periodo de tiempo descrito. Y a su vez se clasificaron los pacientes que perd\u00edan c\u00f3digos con el tiempo en sus informes y los que ganaban con el tiempo en sus informes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El an\u00e1lisis estad\u00edstico y descriptivo para comparar las diferencias respecto al sexo y p\u00e9rdida de c\u00f3digos, o grupo etario y p\u00e9rdida de c\u00f3digos,\u00a0 se realiz\u00f3 mediante pruebas de chi-cuadrado. La comparaci\u00f3n de las medias de variables continuas n\u00famero de c\u00f3digos autom\u00e1ticamente detectados se realiz\u00f3 mediante la prueba de T-Student. El an\u00e1lisis estad\u00edstico para la comparaci\u00f3n de medias entre grupos independientes se realiz\u00f3 a trav\u00e9s del modelo matem\u00e1tico An\u00e1lisis de la Varianza (ANOVA) para los criterios de normalidad. Para todos los contrastes se adopt\u00f3 un nivel de significaci\u00f3n del 5%. Los an\u00e1lisis se realizaron con el SPSS ver. 25 para Windows x86 SO 8.1.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Resultados<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">De los 91.624 episodios totales que sucedieron en ese periodo de tiempo, el 88.6% fue codificado correctamente. Del porcentaje no codificado, cabe justificar que el 13,40% (1.400 episodios) fueron sucesos donde el paciente no se qued\u00f3 a recibir la asistencia inicial que hab\u00eda solicitado (como por ejemplo altas no comunicadas o fugas).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Respecto al Servicio que menos codificaciones acertadas se hicieron fue el de Urgencias General (URGN) pero es verdad que tambi\u00e9n fue el Servicio que m\u00e1s atenciones realiz\u00f3. De las no codificadas casi la mitad (49,7%) pertenecieron a URGN, pero como hemos mencionado el 58,7% (53.746 episodios) pertenec\u00edan a ese Servicio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Del total de episodios el 47,3% (43.320 episodios) tuvieron pacientes reincidentes con una media de 1,05 reingresos (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,69 y un caso m\u00e1ximo de 47 reingresos).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Centrando el estudio en los casos codificados (80.411 episodios), 43.728 episodios fuero de pacientes sin reingresos (el 54,4%), es decir una diferencia del 1,7% respecto al dato reportado de codificados y \u00a0no codificados. De los reingresados (36.683 episodios) el 38,1% tuvieron un reingreso y la media de reingresos fue de 2,12 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,64) con un m\u00e1ximo de un caso de 40 reingresos (el mismo mencionado antes, solo que 7 de los episodios no fueron codificados por informaci\u00f3n insuficiente). Antes de analizar los reingresos y sus c\u00f3digos, se explor\u00f3 si exist\u00eda relaci\u00f3n entre el n\u00famero de reingresos y el rango etario de los pacientes, encontr\u00e1ndose diferencias estad\u00edsticamente significativas (ANOVA p&lt;0,001). Los ni\u00f1os tuvieron una media de 1,01 reingresos con una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 1,329, los adultos con una media de 0,75 reingresos y desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 1,326 y los jubilados con una media de 1,24 episodios de reingresos y desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 1,767.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Analizando el n\u00famero de diagn\u00f3sticos codificados respecto al motivo de alta, encontramos una diferencia estad\u00edsticamente significativa entre las medias de cada uno de ellos (ANOVA p&lt;0,001). El motivo cuyos diagn\u00f3sticos fue menos codificados fue la fuga con una media de 1 \u00fanico diagn\u00f3stico y el motivo de alta con m\u00e1s c\u00f3digos fue el \u00e9xitus con una media de 4 diagn\u00f3sticos (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 3,176).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el an\u00e1lisis de medias por Secci\u00f3n de Urgencias (GFH) tambi\u00e9n detectamos diferencias estad\u00edsticamente significativas. Existen Servicios como Oftalmolog\u00eda de Urgencias, o Traumatolog\u00eda de Urgencias cuyas medias de c\u00f3digos por episodio son 1,15 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 0,489) y media de 1,25 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 0,625) respectivamente, frente a la media c\u00f3digos de Urgencias General o Urgencias Quir\u00fargica con unas medias de c\u00f3digos por episodio de 1,97\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,929) y media de 2,03 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 2,134) respectivamente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En la media de n\u00famero de c\u00f3digos encontrados a mujeres respecto a hombres, se encontr\u00f3 una diferencia de medias estad\u00edsticamente significativas, teniendo los episodios protagonizados por mujeres una media de 1,69 c\u00f3digos (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,563) frente a los 1,78 c\u00f3digos (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,746) de los hombres, pudiendo afirmar que esta diferencia de medias es suficientemente significativa con los m\u00e9todos estad\u00edsticos de la T-Student (p&lt;0,001)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Otra de las variables que pueden influir en la generaci\u00f3n del informe de alta de urgencias y como consecuencia la cantidad de c\u00f3digos que es capaz la herramienta de generar es el mes de la fecha en la que se genera el informe. Encontramos diferencias significativas entre la media de c\u00f3digos encontrados y los meses (ANOVA p&lt;0,001), siendo el mes cuyos informes tienen m\u00e1s n\u00famero de c\u00f3digos el mes de febrero con una media de 1,791 c\u00f3digos por informe de episodio (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 0,765) y el que menos fue octubre con una media de 1,69 (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar 1,660).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Respecto a la \u00a0diferencia de c\u00f3digos en los informes de la primera visita de pacientes y la \u00faltima visita, para comprobar la calidad de los informes en pacientes reincidentes se observ\u00f3 que un 46,5% obten\u00eda menos episodios en las visitas sucesivas a urgencias frente a un 53,5% que se detectaron m\u00e1s c\u00f3digos en los informes del \u00faltimo episodio de reingreso.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Conclusiones<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En la actualidad existen pocas herramientas y sistemas de aprendizaje de ontolog\u00edas en el dominio m\u00e9dico (4) y menos a\u00fan que colaboren con el entorno de codificaci\u00f3n en CIE10.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n basados en el aprendizaje supervisado demuestran su eficacia cuando el n\u00famero de datos es elevado y se procesan grandes cantidades de documentos (2). Por lo tanto nuestra herramienta con el tiempo adquirir\u00e1 mejores resultados siempre y cuando la calidad de los informes escritos sea la misma.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los estudios demuestran que la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica basada en el procesamiento del lenguaje natural sobre los informes de alta generados, tiene un alto grado de concordancia con una codificaci\u00f3n manual realizada por codificadores humanos (10). Esto supone un gran ahorro econ\u00f3mico puesto que para codificar aproximadamente los 191.000 episodios de urgencias que puede alcanzar un Hospital como el nuestro se necesitar\u00edan 19 codificadores.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hasta hace poco al no existir otra categor\u00eda profesional para el desempe\u00f1o de estas funciones eran llevadas a cabo por enfermeras con alta especializaci\u00f3n en codificaci\u00f3n. Hoy en d\u00eda con los nuevos grados universitarios en documentaci\u00f3n y gesti\u00f3n sanitaria, el n\u00famero de personas es el mismo aunque el salario bruto anual es inferior, aun as\u00ed siempre muy superior al coste de un sistema de codificaci\u00f3n autom\u00e1tico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Estas t\u00e9cnicas no est\u00e1n exentas de errores para los cuales es necesario la creaci\u00f3n de reglas y algoritmos de reconocimiento, as\u00ed como el entrenamiento de los sistemas inform\u00e1ticos. Para la supervisi\u00f3n y entrenamiento de las m\u00e1quinas sigue siendo necesario un t\u00e9cnico que supervise y mejore el sistema con sus aportaciones.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Existe coherencia en el n\u00famero de diagn\u00f3stico encontrado en funci\u00f3n de la edad del paciente o del motivo de alta. En cuanto m\u00e1s mayor es el paciente, m\u00e1s complejidad y mayor n\u00famero de diagn\u00f3sticos encontrados. Al igual que cuando el motivo de alta es fuga donde el paciente no ha concluido su estudio asistencial, l\u00f3gicamente se detectan menos diagn\u00f3stico autom\u00e1ticamente. El motivo \u00e9xitus, probamente debido a la misma complejidad es donde m\u00e1s diagn\u00f3sticos autom\u00e1ticos detect\u00f3 la herramienta.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para que todo el sistema tenga un alto grado de rendimiento y especificidad es necesario una formaci\u00f3n previa a los facultativos de la importancia de su escritura en los bloques que dicta el Real Decreto 1093\/2010, de 3 de septiembre, por el que se aprueba el conjunto m\u00ednimo de datos de los informes cl\u00ednicos en el Sistema Nacional de Salud. Para esto ayuda much\u00edsimo una Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica que tenga las casillas estructuradas acorde a ese Real Decreto.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Existen Servicios que tradicionalmente son m\u00e1s escuetos a la hora de realizar un informe de alta y eso se ve reflejado en el n\u00famero de c\u00f3digos que es capaz el sistema de detectar autom\u00e1ticamente. Por ejemplo el Servicio de Traumatolog\u00eda y el de Oftalmolog\u00eda, tienen un n\u00famero inferior de c\u00f3digos detectados. Ser\u00eda interesante y objeto de otro estudio realizar esta misma aseveraci\u00f3n en la codificaci\u00f3n realizada manualmente por codificadores en el \u00e1mbito de hospitalizaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Otro tema, de futuro estudio, ser\u00eda comprobar las causas que relacionen el mayor n\u00famero de diagn\u00f3sticos de los informes de alta en los meses de febrero, probablemente por la complejidad de la patolog\u00eda estacional en ese mes, pero no ha sido objeto de este art\u00edculo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Respecto a la hip\u00f3tesis de que a mayor n\u00famero de reingresos peor calidad de informes y por consiguiente menor n\u00famero de diagn\u00f3sticos reflejados, no podemos asegurar que en nuestro caso haya sido as\u00ed. Hemos observado una gran calidad y constancia en el tratamiento de los pacientes, indistintamente de la frecuencia que vengan a Urgencias. Esto denota la profesionalidad de nuestros facultativos que repiten la anamnesis, y descripci\u00f3n de pruebas tantas veces como sea necesario para llegar a un correcto diagn\u00f3stico del paciente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por lo tanto la utilizaci\u00f3n de estos programas nos permite afirmar rotundamente su beneficio de reducci\u00f3n de costes econ\u00f3micos, principalmente de recursos humanos, sin perder la calidad de codificaci\u00f3n.\u00a0 Pero adem\u00e1s el importante recurso tiempo es otra de las caracter\u00edsticas a contemplar permitiendo realizar esta tarea en cuesti\u00f3n de minutos frente a los muchos meses que llevar\u00eda de otra manera realizarlo con medios humanos. Estas tareas son programadas en horario nocturno para no interferir en los sistemas inform\u00e1ticos y su rendimiento, pero en nuestro caso, al haber separado esta funci\u00f3n en un servidor virtual dedicado se observa una mejora del rendimiento en cualquier rango horario operativo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Bibliograf\u00eda.<\/strong><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Real Decreto 69\/2015, de 6 de febrero, por el que se regula el Registro de Actividad de Atenci\u00f3n Sanitaria Especializada, (10 de febrero de 2015).<\/li>\n<li>Almagro M, Mart\u00ednez Unanue R, Fresno Fern\u00e1ndez V, Montalvo Herranz S. Estudio preliminar de la anotaci\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digos CIE-10 en informes de alta hospitalarios. Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018;60:45-52.<\/li>\n<li>Lopez Osornio A, Montenegro S, Garc\u00eda\u00a0 Marti S, Toselli L, Otero C, Tavasci I, et al. Codificaci\u00f3n m\u00faltiple de una lista de problemas utilizando la CIAP-2, CIE-10 y SNOMED CT.\u00a0 INFORMEDICA 2004; 3 er Vitual Congress of Medical Informatics2004.<\/li>\n<li>Cede\u00f1o Moreno D, Vargas\u00a0 Lombardo M. Ontolog\u00eda y Procesamiento de Lenguaje Natural. KnE Engineering. 2018;3(1):492-501.<\/li>\n<li>Perdomo S\u00e1nchez E, D\u00edaz\u00a0 Blanco J, Ojeda\u00a0 Gonz\u00e1lez A, Amador\u00a0 Dom\u00ednguez N. An\u00e1lisis de los procesos de lematizaci\u00f3n y estemizado en ling\u00fc\u00edstica computacional. In: Matanzas Ud, editor.; Cuba2017.<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"6\">\n<li style=\"text-align: justify;\">Pena Seijas J. Partes de la morfolog\u00eda. Las unidades del an\u00e1lisis morfol\u00f3gico: Espasa Calpe; 1999. 4305-66 p.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Vivancos-Vicente PJ, Castej\u00f3n-Garrido JS, Paredes-Valverde MA, del Pilar Salas-Z\u00e1rate M, Valencia-Garc\u00eda R. XHEALTH: Un sistema avanzado de reconocimiento del habla para la interacci\u00f3n con sistemas de informaci\u00f3n de sanidad. Procesamiento del Lenguaje Natural. 2017(59):149-52.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Pestana Delgado R, Llanos Zavalaga L, Cabello Morales EA, Lecca Garc\u00eda L. Concordancia entre el diagn\u00f3stico m\u00e9dico y la codificaci\u00f3n de inform\u00e1tica, considerando el CIE-10, en la consulta externa de pediatr\u00eda en el Hospital Nacional Cayetano Heredia, Lima-Per\u00fa. Revista Medica Herediana. 2005;16(4):239-45.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">S\u00e1nchez Seda S, de Paula P\u00e9rez\u00a0 Le\u00f3n F, Moreno\u00a0 Conde J, Guti\u00e9rrez\u00a0 Ruiz MC, Mart\u00edn\u00a0 S\u00e1nchez J, Rodr\u00edguez G, et al. Plataforma para la extracci\u00f3n autom\u00e1tica y codificaci\u00f3n de conceptos dentro del \u00e1mbito de la Oncohematolog\u00eda (Proyecto COCO). Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018;61:65-71.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Florist\u00e1n Florist\u00e1n Y, Delfrade Osinaga J, Carrillo Prieto J, Aguirre Perez J, Moreno-Iribas C. Codificaci\u00f3n de las causas de muerte con el software Iris. Impacto en las estad\u00edsticas de mortalidad de la Comunidad Foral de Navarra. Revista Espa\u00f1ola de Salud P\u00fablica. 2016;90:e1-e9.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Gonz\u00e1lez Herrero D. Dise\u00f1o y contrucci\u00f3n de una herramienta tecnol\u00f3gica basada en t\u00e9cnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje autom\u00e1tico para clasificaci\u00f3n de correos de una entidad bancaria: Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid; 2017.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Real Decreto 1093\/2010, de 3 de septiembre, por el que se aprueba el conjunto m\u00ednimo de datos de los informes cl\u00ednicos en el Sistema Nacional de Salud. B.O.E. Num. 225. Sect. I (16 de septiembre de 2010).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Ramos J, editor Using tf-idf to determine word relevance in document queries. Proceedings of the first instructional conference on machine learning; 2003: Piscataway, NJ.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Codificaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante procesamiento de lenguaje natural El Real decreto 69\/2015 establece la codificaci\u00f3n obligatoria con CIE10 a partir de enero de 2018 para el \u00e1mbito de Urgencias en los Hospitales de categor\u00edas C1.1. 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