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Un clasificador de texto basado en redes neuronales profundas que permite ayudar a categorizar automáticamente diferentes tipos de artículos médicos y a gran escala: del orden de miles a cientos de miles. En esto trabajó Andrés Carvallo, investigador de doctorado del Departamento de Ciencia de la Computación (DCC) de la U. Católica, financiado por el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD), y bajo la supervisión de su tutor Denis Parra, profesor asociado del DCC UC e investigador adjunto del IMFD.
Este desarrollo, que consiste en un sistema de inteligencia artificial (IA), será incorporado a la plataforma de Fundación Epistemonikos: organización dedicada a acercar la evidencia científico-médica a la ciudadanía y las autoridades, promoviendo la toma de decisiones informadas en salud, a través de la medicina basada en evidencia.
“Esta tarea es vital para el trabajo que hace la fundación, especialmente en el contexto actual de la pandemia por COVID-19. Con este sistema podrán revisar con mayor rapidez y efectividad qué dice la ciencia en relación a formas de contagio, síntomas, tratamientos y diferentes aspectos de la enfermedad”, explica Denis Parra.
El investigador añade que esta tarea “se ha vuelto muy agobiante debido al diluvio de artículos científicos durante los últimos meses, que reportan investigaciones en esta área”. De hecho, un reciente artículo de la revista Science (Scientists are drowning in COVID-19 papers. Can new tools keep them afloat?) indica que se trata de un problema a nivel mundial y que se espera que las herramientas de IA ayuden en este desafío.
El Dr. Gabriel Rada, fundador y presidente de Epistemonikos, destaca la importancia del trabajo colaborativo, no sólo en lo académico o clínico, sino también en desarrollo tecnológico. “Para nosotros tiene un valor tremendo colaborar con otros expertos en inteligencia artificial, pues nos permite estar en la frontera de esta disciplina, cuyo rol es fundamental para varios de los procesos detrás de nuestras herramientas”, asegura el Dr. Rada.
“El complemento entre tecnología de punta y colaboración de una amplia red de expertos, nos permite ofrecer la mayor fuente de evidencia sobre COVID-19 a nivel mundial, con lo que avanzamos hacia nuestro objetivo de promover mejores decisiones, en lo individual y colectivo, basadas en evidencia sólida y segura”, agrega el académico especialista en medicina basada en evidencia.
El trabajo colaborativo ha sido clave, coincide Parra: “La participación del equipo de Epistemonikos, encabezado por el doctor Gabriel Rada, junto a los ingenieros Daniel Pérez, Juan Ignacio Vásquez y Camilo Vergara, ha sido fundamental en este resultado”.
El arte de la clasificación de documentos
El método de clasificación desarrollado por Andrés Carvallo y Denis Parra tiene como entrada un artículo médico, y como salida “la probabilidad del tipo de documento médico”, indica Parra, quien ejemplifica con algunos tipos de salida como “revisión sistemática, estudio primario aleatorizado, síntesis amplia, estudio primario no aleatorizado, y excluido”. El sistema creado “representa el texto de entrada, es decir, título y resumen de los artículos médicos, usando un modelo reciente de representación de texto llamado XLNet. La representación de XLNet es usada luego como entrada a un modelo de clasificación