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Los sectores farmacéutico y de ciencias de la vida han experimentado un aumento constante en la necesidad de redacción médica. Las patentes han estado expirando, las normas reglamentarias han cambiado rápidamente y el gasto en investigación y desarrollo ha aumentado constantemente. Debido a esto, la necesidad de adaptar, producir, mantener y actualizar continuamente el material médico ha evolucionado.
La redacción médica es un campo altamente especializado que abarca el arte y la ciencia de la redacción de contenidos y la investigación clínica. Implica la producción de recursos científicos bien estructurados, incluyendo artículos de investigación clínica, contenido web para la industria de la salud, publicaciones periódicas, revistas, etc. Estos textos pueden ser leídos por cualquier persona, desde un lego hasta un profesional médico altamente cualificado.
Dado que existe un cambio constante hacia la aceptación de la automatización en diversas industrias, la industria de la redacción médica también está intentando adaptarse a esta situación y avanza hacia el uso de soluciones innovadoras que pueden facilitar el proceso.
Soluciones de próxima generación para redacción médica
La automatización de la redacción médica (MWA) es un marco que aprovecha las técnicas y algoritmos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación del lenguaje natural (NLG) para crear contenido. La Inteligencia Artificial (IA) ha logrado grandes avances en la producción, procesamiento y extracción de texto. Estos motores impulsados por IA pueden comprender el contexto y sugerir la terminología adecuada. Dicha tecnología también es útil al crear material intuitivo. Si se programa correctamente, una computadora no muestra sesgos. Basándose en su entrenamiento, ofrece sus predicciones y recomendaciones. Los redactores médicos pueden aprovechar la innovación informática y el auge de la IA en los campos del NLP y NLG al producir documentación médica.
¿Cómo funciona esto?
El NLP es un proceso de cinco (05) pasos que comienza con la identificación y el análisis de la estructura de las palabras, la revisión de la gramática, la organización significativa de las palabras, la obtención del significado exacto de las palabras según el diccionario, la relación de este significado de la oración con la oración anterior, y finalmente la reinterpretación del significado real de la oración. El NLG es el proceso de generar frases y oraciones significativas en forma de lenguaje natural a partir de alguna representación interna. Implica la planificación del texto, la planificación de las oraciones y la realización del texto.
¿Cómo se puede adoptar esta metodología en la redacción médica?
La IA, cuando se combina con NLP y NLG, extrae automáticamente información de una variedad de conjuntos de datos, ya sean organizados o no estructurados. Luego, analiza los datos extraídos para comprender y categorizar la sustancia y el contexto del contenido, y almacena los datos de contenido y contexto en un modelo semántico dinámico. A continuación, se muestra una representación de cómo NLP y NLG asisten en el proceso de redacción médica, haciéndolo así más fluido.
Para satisfacer las necesidades de las diversas partes interesadas en el ecosistema de las ciencias de la vida, MWA cambia la información y el contexto del material cuando necesita ser reutilizado o readaptado. La solución mantiene una base de datos de información que se puede buscar fácilmente con consultas en lenguaje natural. Además, se realiza un análisis de impacto para mejorar la gestión de cambios cada vez que se publica o actualiza contenido nuevo.
MWA es particularmente útil para operaciones repetitivas con un alto grado de redundancia. La mayor parte del tiempo y el esfuerzo dedicados a la creación de estos documentos se invierten en recopilar datos de fuentes ya existentes (como procedimientos de estudio, figuras, tablas y análisis estadísticos) y organizarlos bajo los encabezados de sección adecuados. La siguiente figura explica cómo las soluciones de IA/NLP pueden reducir el tiempo entre un 50 % y un 80 % en comparación con el enfoque tradicional.
Aunque la experiencia de un redactor médico no es estrictamente necesaria, su asistencia sería valiosa para perfeccionar el artículo final y ofrecer una interpretación científica experta. También puede acelerar las presentaciones y las autorizaciones de comercialización al producir documentos complejos en una fracción del tiempo que suelen tardar (días en lugar de semanas), lo que beneficia el presupuesto. Sus capacidades se están expandiendo y puede utilizarse para generar documentos que requieren un mayor grado de experiencia editorial, como artículos revisados por pares, resúmenes o pósteres.
Adopción de la automatización en la redacción médica
Varias empresas están empleando ahora soluciones de IA como NLP para automatizar procesos de redacción convencionales que consumen mucho tiempo y son tediosos. Dado que estas empresas han comprendido la importancia de la automatización en el ámbito de la redacción médica, han acordado que las soluciones de IA pueden ahorrar hasta el 80% del tiempo del redactor médico y pueden procesar y manipular grandes cantidades de datos en pocos minutos. Las empresas están adoptando dos (02) enfoques cuando se trata de la automatización. Están desarrollando capacidades de automatización internas para el control de calidad (QC), la estructuración de datos, el análisis y la generación de documentos, etc., o se están asociando con empresas que disponen de plataformas de automatización.
A medida que la industria avanza en la adopción de la automatización en la redacción médica, en Freyr avanzamos de la mano con la industria y adoptamos nuevas tecnologías para facilitar su trabajo y entregar resultados de calidad en un período más corto. Asociarse con Freyr le garantizará obtener documentos de calidad y que estén correctos desde la primera vez. Consulte a Freyr para saber más sobre nuestras capacidades de redacción médica.
