{"id":36429,"date":"2023-01-04T09:45:53","date_gmt":"2023-01-04T15:45:53","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36429"},"modified":"2025-10-20T00:09:18","modified_gmt":"2025-10-20T06:09:18","slug":"desarrollan-modelo-de-lenguaje-a-gran-escala-para-registros-de-salud-electronicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-modelo-de-lenguaje-a-gran-escala-para-registros-de-salud-electronicos\/","title":{"rendered":"Desarrollan modelo de lenguaje a gran escala para registros de salud electr\u00f3nicos"},"content":{"rendered":"
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Investigadores en Estados Unidos se encuentran desarrollando un modelo de lenguaje para registros de salud electr\u00f3nicos, que aproveche el uso de procesamiento de lenguaje natural (PLN) e inteligencia artificial (IA).<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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A pesar de que los registros de salud electr\u00f3nicos pueden ser potenciados a trav\u00e9s de sistemas de IA y el PLN, existen pocos modelos de lenguaje cl\u00ednico entrenados para esta tarea. Por ejemplo, el modelo de lenguaje cl\u00ednico m\u00e1s grande del mundo cuenta con 110 millones de par\u00e1metros, que es una cifra limitada teniendo en cuenta la cantidad de datos disponibles en el dominio general.<\/p>

En este sentido investigadores en California y Florida desarrollaron un estudio que muestra desde cero el proceso de creaci\u00f3n de un gran modelo de lenguaje cl\u00ednico denominado GatorTron, que utiliza m\u00e1s de 90 mil millones de palabras de texto, incluidas m\u00e1s de 82 mil millones de palabras de texto cl\u00ednico no identificado. Por ejemplo, textos de notas cl\u00ednicas an\u00f3nimas de University of Florida y UF Health, as\u00ed como art\u00edculos de PubMed y Wikipedia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Este modelo fue evaluado sistem\u00e1ticamente en cinco tareas cl\u00ednicas de PNL: extracci\u00f3n de conceptos cl\u00ednicos, extracci\u00f3n de relaciones m\u00e9dicas, similitud textual sem\u00e1ntica, inferencia de lenguaje natural y respuesta a preguntas m\u00e9dicas. El estudio examina c\u00f3mo el aumento de la cantidad de par\u00e1metros y el aumento del tama\u00f1o de los datos de entrenamiento puede beneficiar estas cinco tareas cl\u00ednicas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los investigadores explican que GatorTron ampl\u00eda el modelo de lenguaje cl\u00ednico de 110 millones a 8 mil 900 millones de par\u00e1metros y mejoran las ciclo tareas cl\u00ednicas de PNL. En total fueron extra\u00eddas m\u00e1s de 290 mil millones de notas cl\u00ednicas de 2.4 millones de pacientes de UF Health entre 2011 y 2021. Asimismo, cont\u00f3 con informaci\u00f3n de m\u00e1s de 126 departamentos cl\u00ednicos.<\/p>

Conoce m\u00e1s sobre este avance consultando el estudio completo:<\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00742-2<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00742-2<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores en Estados Unidos se encuentran desarrollando un modelo de lenguaje para registros de salud electr\u00f3nicos, que aproveche el uso de procesamiento de lenguaje natural (PLN) e inteligencia artificial (IA). A pesar de que los registros de salud electr\u00f3nicos pueden ser potenciados a trav\u00e9s de sistemas de IA y el PLN, existen pocos modelos de lenguaje cl\u00ednico entrenados para esta tarea. Por ejemplo, el modelo de lenguaje cl\u00ednico m\u00e1s grande del mundo cuenta con 110 millones de par\u00e1metros, que es una cifra limitada teniendo en cuenta la cantidad de datos disponibles en el dominio general. En este sentido investigadores en California y Florida desarrollaron un estudio que muestra desde cero el proceso de creaci\u00f3n de un gran modelo de lenguaje cl\u00ednico denominado GatorTron, que utiliza m\u00e1s de 90 mil millones de palabras de texto, incluidas m\u00e1s de 82 mil millones de palabras de texto cl\u00ednico no identificado. Por ejemplo, textos de notas cl\u00ednicas an\u00f3nimas de University of Florida y UF Health, as\u00ed como art\u00edculos de PubMed y Wikipedia. Este modelo fue evaluado sistem\u00e1ticamente en cinco tareas cl\u00ednicas de PNL: extracci\u00f3n de conceptos cl\u00ednicos, extracci\u00f3n de relaciones m\u00e9dicas, similitud textual sem\u00e1ntica, inferencia de lenguaje natural y respuesta a preguntas m\u00e9dicas. El estudio examina c\u00f3mo el aumento de la cantidad de par\u00e1metros y el aumento del tama\u00f1o de los datos de entrenamiento puede beneficiar estas cinco tareas cl\u00ednicas. Los investigadores explican que GatorTron ampl\u00eda el modelo de lenguaje cl\u00ednico de 110 millones a 8 mil 900 millones de par\u00e1metros y mejoran las ciclo tareas cl\u00ednicas de PNL. En total fueron extra\u00eddas m\u00e1s de 290 mil millones de notas cl\u00ednicas de 2.4 millones de pacientes de UF Health entre 2011 y 2021. Asimismo, cont\u00f3 con informaci\u00f3n de m\u00e1s de 126 departamentos cl\u00ednicos. Conoce m\u00e1s sobre este avance consultando el estudio completo: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00742-2      BIBLIOGRAF\u00cdA NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00742-2     <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":36430,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-36429","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36429","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36429"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36429\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36429"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36429"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36429"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}