{"id":56726,"date":"2025-06-04T10:56:13","date_gmt":"2025-06-04T16:56:13","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=56726"},"modified":"2025-06-04T10:58:47","modified_gmt":"2025-06-04T16:58:47","slug":"nuevo-estandar-mundial-para-pln-clinico-presentan-el-benchmark-dragon-para-el-analisis-de-reportes-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevo-estandar-mundial-para-pln-clinico-presentan-el-benchmark-dragon-para-el-analisis-de-reportes-medicos\/","title":{"rendered":"Nuevo est\u00e1ndar mundial para PLN cl\u00ednico: presentan el benchmark DRAGON para el an\u00e1lisis de reportes m\u00e9dicos"},"content":{"rendered":"
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La iniciativa DRAGON, busca acelerar el uso de IA en salud al ofrecer herramientas abiertas y robustas para el entrenamiento y evaluaci\u00f3n de modelos ling\u00fc\u00edsticos cl\u00ednicos en idiomas con pocos recursos.<\/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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En respuesta al creciente desaf\u00edo global de escasez de personal en diagn\u00f3stico m\u00e9dico, investigadores de Pa\u00edses Bajos han lanzado el primer benchmark a gran escala para procesamiento de lenguaje natural (PLN) en medicina cl\u00ednica, el DRAGON challenge. Esta herramienta busca facilitar la creaci\u00f3n y validaci\u00f3n de algoritmos capaces de interpretar reportes m\u00e9dicos de forma autom\u00e1tica, r\u00e1pida y precisa, incluso en idiomas con recursos limitados como el neerland\u00e9s.<\/p>

El DRAGON benchmark o Diagnostic Report Analysis: General Optimization of NLP, incluye 28 tareas relevantes para la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, con m\u00e1s de 28 mil reportes m\u00e9dicos anotados provenientes de cinco centros de atenci\u00f3n neerlandeses. Est\u00e1 dise\u00f1ado para evaluar modelos de PLN en tareas como clasificaci\u00f3n, regresi\u00f3n y reconocimiento de entidades cl\u00ednicas, abarcando desde informes de radiolog\u00eda y patolog\u00eda hasta textos cl\u00ednicos generales.<\/p>

La herramienta tambi\u00e9n lanza al dominio p\u00fablico modelos de lenguaje entrenados con m\u00e1s de cuatro millones de reportes cl\u00ednicos, disponibles a trav\u00e9s de la plataforma Grand Challenge. Los investigadores pueden utilizar estos modelos para probar sus propios algoritmos o desarrollar nuevas soluciones de anotaci\u00f3n autom\u00e1tica de datos m\u00e9dicos.<\/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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Uno de los principales hallazgos de este estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> es que los modelos entrenados espec\u00edficamente con textos cl\u00ednicos superan consistentemente a aquellos entrenados solo con textos generales. Por ejemplo, el modelo RoBERTa Large, con preentrenamiento espec\u00edfico del dominio m\u00e9dico, logr\u00f3 una puntuaci\u00f3n promedio de 0.819 en la m\u00e9trica DRAGON 2025, que eval\u00faa precisi\u00f3n cl\u00ednica. Esta m\u00e9trica indica la utilidad de los modelos en aplicaciones reales, donde 1 representa una coincidencia perfecta con anotaciones humanas.<\/p>

Pese al \u00e9xito general, los resultados tambi\u00e9n evidencian que hay tareas m\u00e9dicas complejas, como la identificaci\u00f3n del origen de ciertos c\u00e1nceres o el reconocimiento de relaciones entre frases diagn\u00f3sticas, que a\u00fan presentan desaf\u00edos t\u00e9cnicos considerables. Esto resalta \u00e1reas donde es necesario seguir innovando, sobre todo en el tratamiento de datos num\u00e9ricos y en conjuntos de datos con alta desbalanceo de clases.<\/p>

El benchmark est\u00e1 dise\u00f1ado bajo criterios de privacidad bastante estrictos, por ejemplo: los datos originales no son accesibles directamente, pero los algoritmos pueden procesarlos a trav\u00e9s de la plataforma en la nube. Esto permite mantener la confidencialidad de los pacientes mientras se fomenta la investigaci\u00f3n abierta. Adem\u00e1s, todos los participantes deben compartir sus modelos y m\u00e9todos como c\u00f3digo abierto, asegurando que los avances tecnol\u00f3gicos sean replicables y escalables.<\/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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IBM<\/strong><\/p>

https:\/\/www.ibm.com\/mx-es\/think\/topics\/natural-language-processing<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01626-x<\/a><\/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":"

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