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Las historias clinicas electronicas contienen informacion importante de un paciente, que puede servir de insumo para realizar analisis retrospectivo en el diagnostico, seguimiento y tratamiento de una enfermedad. Esta informacion es registrada de forma narrativa con lo que surge la limitacion para identificar eventos medicos (tales como citas medicas, prescripcion de medicamentos, tratamientos, procedimientos quirurgicos, etc.). Al dificultarse la identificacion de eventos medicos en las historias clinicas no es claro el punto de comparacion de esta informacion electronica con las guias de tratamiento. Tales guias corresponden a recomendaciones desarrolladas sistematicamente para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones apropiadas con respecto a una enfermedad. Este articulo presenta Health Text Line Model HTL un modelo para los procesos de extraccion, estructuracion y visualizacion de eventos medicos a partir texto narrativo en las historias clinicas electronicas. El modelo HTL fue implementado en un framework que integra los procesos antes mencionados con el fin de identificar y temporizar eventos medicos para compararlos con las guias de tratamiento establecidas para un conjunto especifico de enfermedades. |
