Un enfoque distributivo para resumir los informes de radiología
Resumen
Un informe radiológico es el puente de comunicación escrita entre el médico radiólogo, encargado del desarrollo de imágenes de los estudios, y el medico que solicitó el examen. En este articulo los autores consideran la perdida de información al momento de la comunicación. Por ello, presentan una idea basada en características de distribución del uso del término en un corpus en informes de radiología y un algoritmo para incluir información adicional en los informes.
Metodología
Se presentaron tres conjuntos de informes: 66 888 radiografías de tórax, 24 683 tomografías computarizadas de la cabeza y 7342 ecografías pélvicas. A continuación, se hizo un análisis y proyección del uso del término. Esto quiere decir que se crearon términos para la sección de hallazgos e impresiones para poder comparar los tres conjuntos ya antes mencionados. Por último, se construyó una generación de sugerencias proponiendo un algoritmo para comparar la métrica de prominencia relativa de los términos en los hallazgos con la impresión. Cabe decir que el valor umbralq se utilizó para expresar un valor de prominencia mínimo para tener sugerencias en los hallazgos.
Resultados
El algoritmo diseñado por los autores usó dos criterios para hacer las recomendaciones. El primero fue que los términos extraídos de la sección de hallazgos debían tener una prominencia mayor que el valor umbralq establecido en su promedio. El segundo es que los términos candidatos debían contar con una mayor prominencia que el término menor a la sección de impresión.
Conclusiones
En los resultados se muestra una radiografía de tórax donde se observa un porcentaje más bajo de informes de sugerencias. Por ende, se concluye que el efecto de la diversa información disponible es una muestra grande en comparación con otras imágenes. Finalmente, se evaluaó el algoritmo teniendo como resultado un corpus de 98,913 en los informes.
Traducido y adaptado de: E. Johnson, W. C. Baughman and G. Ozsoyoglu, «A distributional approach to summarization of radiology reports,» 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2015, pp. 973-974, doi: 10.1109/BIBM.2015.7359815.
