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Los sectores farmacéutico y de ciencias de la vida han experimentado un aumento constante de la necesidad de redacción médica. Las patentes han ido expirando, las normas reguladoras han cambiado rápidamente y el gasto en investigación y desarrollo no ha dejado de aumentar. Por todo ello, ha evolucionado la necesidad de adaptar, producir, mantener y actualizar continuamente el material médico.
La redacción médica es un campo altamente especializado que abarca el arte y la ciencia de la redacción de contenidos y la investigación clínica. Implica la producción de recursos científicos bien estructurados, como documentos de investigación clínica, contenidos web para el sector sanitario, publicaciones periódicas, revistas, etc. Estos textos pueden ser leídos por cualquier persona, desde un profano hasta un profesional médico altamente cualificado.
A medida que se produce un cambio constante hacia la aceptación de la automatización en diversas industrias, el sector de la redacción médica también intenta adaptarse a esta situación y avanza hacia el uso de soluciones innovadoras que puedan facilitar el proceso.
Soluciones de próxima generación para la redacción médica
La Automatización de la Redacción Médica (MWA) es un marco que aprovecha las técnicas y algoritmos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la Generación del Lenguaje Natural (GNL) para generar contenidos. La Inteligencia Artificial (IA) ha hecho grandes avances en la producción, el procesamiento y la minería de textos. Estos motores impulsados por la IA pueden entender el contexto y sugerir la terminología adecuada. Dicha tecnología también es útil a la hora de crear material intuitivo. Si se programa correctamente, un ordenador no muestra ningún sesgo. Basándose en su formación, ofrece sus predicciones y recomendaciones. Los redactores médicos pueden aprovechar la innovación informática y el auge de la IA en los campos de la PLN y la GNL para producir documentación médica.
¿Cómo funciona?
La PNL es un proceso de cinco (05)pasos que comienza con la identificación y el análisis de la estructura de las palabras, la comprobación de la gramática, la ordenación de las palabras con sentido, la extracción del significado exacto de las palabras según el diccionario, la relación de este significado de la frase con la frase inmediatamente anterior y, por último, la reinterpretación del significado real de la frase. NLG es el proceso de generar frases y oraciones con sentido en forma de lenguaje natural a partir de alguna representación interna. Incluye la planificación del texto, la planificación de las frases y la realización del texto.
¿Cómo puede adoptarse esta metodología en la redacción médica?
La IA, cuando se combina con la PNL y el GNL, extrae automáticamente información de diversos conjuntos de datos, ya estén organizados o no. A continuación, analiza los datos extraídos para comprender y categorizar la sustancia y el contexto del contenido, y almacena los datos de contenido y contexto en un modelo semántico dinámico. A continuación se muestra una representación de cómo la PNL y la NLG ayudan en el proceso de redacción médica, haciéndolo así más fluido.
Para satisfacer las necesidades de las distintas partes interesadas en el ecosistema de las ciencias de la vida, MWA cambia la información y el contexto del material cuando es necesario reutilizarlo o darle una nueva finalidad. La solución mantiene una base de datos en la que se pueden realizar cómodas búsquedas con consultas en lenguaje natural. Además, se realiza un análisis de impacto para mejorar la gestión del cambio cada vez que se pone a disposición o se actualiza un nuevo contenido.
La MWA es especialmente útil para operaciones repetidas con un alto grado de redundancia. La mayor parte del tiempo y el trabajo que requiere la creación de estos documentos se dedica a recopilar datos de fuentes ya existentes (como procedimientos de estudio, figuras, tablas y análisis estadísticos) y organizarlos en los epígrafes de sección adecuados. La siguiente figura explica cómo las soluciones AI/NLP pueden reducir el tiempo entre un 50 y un 80% en comparación con el enfoque tradicional.
Aunque no se requiere necesariamente la experiencia de un redactor médico, su ayuda sería valiosa a la hora de perfeccionar el artículo acabado y ofrecer una interpretación científica experta. También puede acelerar las presentaciones y autorizaciones de comercialización al producir documentos complejos en una fracción del tiempo que suelen tardar (días en lugar de semanas), lo que beneficia al presupuesto. Sus capacidades se están ampliando y puede utilizarse para generar documentos que requieren un mayor grado de pericia editorial, como artículos revisados por pares, resúmenes o pósteres.
Adopción de la automatización en la redacción médica
En la actualidad, varias empresas emplean soluciones de IA, como la PNL, para automatizar los procesos de redacción convencionales que requieren mucho tiempo y son tediosos. A medida que estas empresas se han dado cuenta de la importancia de la automatización en el ámbito de la redacción médica, han aceptado el hecho de que las soluciones de IA pueden ahorrar hasta un 80% del tiempo del redactor médico y pueden procesar y manipular grandes cantidades de datos en pocos minutos. Las empresas están adoptando dos (02) enfoques en lo que respecta a la automatización. Están desarrollando capacidades internas de automatización para el control de calidad, la estructuración de datos, el análisis y la generación de documentos, etc., o se están asociando con empresas que tienen plataformas de automatización.
A medida que el sector avanza en la adopción de la automatización en la redacción médica, en Freyr nos movemos a la par con el sector y adoptamos nuevas tecnologías para facilitar su trabajo y entregar documentos de calidad en un plazo más breve. Asociarse con Freyr le garantizará obtener documentos de calidad y hacerlos bien a la primera. Consulte a Freyr para saber más sobre nuestras capacidades de redacción médica.
