Tokenización
Es el primer paso. Consiste en dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens", que pueden ser palabras, frases o símbolos. Es como desarmar una oración en sus ladrillos fundamentales.
¿Qué es el NLP?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP o PLN) es una rama de la Inteligencia Artificial que le da a las computadoras la habilidad de entender, interpretar y generar lenguaje humano. Su objetivo es simple pero poderoso: cerrar la brecha de comunicación entre nosotros y las máquinas.
Piensa en ello como enseñarle a una máquina a leer, escuchar y escribir como una persona, permitiendo interacciones mucho más naturales e intuitivas.
Conceptos Clave del NLP
Lematización y Derivación
Son técnicas para reducir las palabras a su forma raíz. Por ejemplo, "corriendo", "corrió" y "corre" se simplifican a "correr". Esto ayuda a agrupar palabras con el mismo significado.
Análisis de Sentimientos
Clasifica un texto como positivo, negativo o neutral. Es fundamental para entender la opinión de clientes sobre un producto o la percepción pública de una marca.
Reconocimiento de Entidades (NER)
Identifica y clasifica información clave en el texto, como nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas y más. Ayuda a estructurar información no estructurada.
Modelado de Tópicos
Descubre los temas principales o "tópicos" latentes en una gran colección de documentos. Es ideal para organizar y resumir grandes volúmenes de texto, como artículos de noticias o correos.
Generación de Lenguaje (NLG)
Es el proceso inverso: la máquina genera texto coherente y relevante a partir de datos. Es la tecnología detrás de los chatbots, los resúmenes automáticos y las respuestas de asistentes virtuales.
Aplicaciones Prácticas en la Industria de la Salud
1. Apoyo en el Diagnóstico Médico y Análisis de Imágenes
El NLP analiza automáticamente historiales clínicos, notas de médicos y reportes de laboratorio para identificar síntomas y factores de riesgo. Al combinarse con modelos de visión por computadora (análisis multimodal), puede interpretar hallazgos en radiografías o tomografías, sugiriendo diagnósticos y ayudando a detectar enfermedades como la sepsis de forma temprana.
2. Automatización de Documentación y Codificación Médica
La documentación consume mucho tiempo de los médicos. El NLP automatiza tareas como la transcripción de consultas de audio a texto y la generación de resúmenes. Además, asigna automáticamente códigos de facturación (como ICD-10) a partir de las notas clínicas, reduciendo errores administrativos y liberando a los profesionales para que se centren en el paciente.
3. Interacción y Monitoreo Personalizado del Paciente
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por NLP pueden responder preguntas frecuentes de pacientes, realizar triajes iniciales y ofrecer orientación. También se utiliza para analizar datos de wearables y comentarios en redes sociales, permitiendo un monitoreo continuo de la salud del paciente y una mejor comprensión de su experiencia y satisfacción con el servicio.