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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 ido expirando, las normas reglamentarias han cambiado con rapidez y el gasto en investigación y desarrollo no ha dejado de crecer. Debido a esto, ha evolucionado la necesidad de adaptar, producir, mantener y actualizar continuamente el material médico.
La redacción médica es un campo altamente especializado que abarca el arte y la ciencia de la creación de contenidos y la investigación clínica. Implica la producción de recursos científicos bien estructurados, incluidos documentos de investigación clínica, contenido web para el sector sanitario, publicaciones periódicas, revistas, etc. Estos textos pueden ser leídos tanto por personas legas en la materia como por profesionales médicos altamente cualificados.
A medida que se produce un cambio constante hacia la aceptación de la automatización en diversos sectores, la industria de la redacción médica también intenta adaptarse a esta situación y avanza hacia el uso de soluciones innovadoras que puedan facilitar el proceso.
Soluciones de última generación para la redacción médica
La automatización de la redacción médica (MWA) es un marco que aprovecha las técnicas y los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de lenguaje natural (NLG) para generar contenido. La inteligencia artificial (IA) ha avanzado enormemente en la producción, el procesamiento y la extracción de textos. Estos motores impulsados por IA pueden comprender el contexto y sugerir la terminología adecuada. Dicha tecnología también resulta útil a la hora de crear material intuitivo. Si se programa correctamente, un ordenador no muestra ningún sesgo. 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 el NLG al elaborar documentación médica.
¿Cómo funciona?
El NLP es un proceso de cinco (05) pasos que comienza con la identificación y el análisis de la estructura de las palabras, la comprobación de la gramática, la disposición de las palabras de manera significativa, la extracción del significado exacto del diccionario de las palabras, la relación de este significado de la frase con la frase inmediatamente anterior y, por último, la reinterpretación del significado real de la frase. El NLG es el proceso de generación de frases y oraciones significativas en forma de lenguaje natural a partir de alguna representación interna. Implica la planificación de textos, la planificación de frases y la realización de textos.
¿Cómo se puede adoptar esta metodología en la redacción médica?
La IA, cuando se combina con el NLP y el NLG, extrae automáticamente información de una variedad de conjuntos de datos, ya estén organizados o no estructurados. A continuación, analiza los datos extraídos para comprender y clasificar 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 el NLP y el NLG ayudan en el proceso de redacción médica, haciéndolo así fluido.
Para satisfacer las necesidades de las distintas partes interesadas en el ecosistema de las ciencias de la vida, MWA modifica la información y el contexto del material cuando es necesario reutilizarlo o adaptarlo para otros fines. La solución mantiene una base de datos de información que se puede consultar fácilmente mediante consultas en lenguaje natural. Además, se realiza un análisis de impacto para mejorar la gestión de cambios cada vez que se crea o actualiza contenido nuevo.
La MWA es especialmente útil para operaciones repetitivas con un alto grado de redundancia. La mayor parte del tiempo y del esfuerzo necesarios para crear estos documentos se invierte en recopilar datos de fuentes ya existentes (como protocolos de estudio, cifras, tablas y análisis estadísticos) y organizarlos bajo los encabezados de sección correspondientes. La siguiente figura explica cómo las soluciones de IA/NLP pueden reducir entre un 50 y un 80 % el tiempo en comparación con el enfoque tradicional.
Aunque no siempre se requiere la experiencia de un redactor médico, su ayuda resulta valiosa a la hora de perfeccionar el artículo final y ofrecer una interpretación científica experta. También puede acelerar las presentaciones y las autorizaciones de comercialización al elaborar documentos complejos en una fracción del tiempo que suelen requerir (días en lugar de semanas), lo que beneficia al presupuesto. Sus capacidades se están ampliando y puede utilizarse para generar documentos que exigen un mayor grado de especialización editorial, como artículos revisados por pares, resúmenes o pósteres.
Adopción de la automatización en la redacción médica
Varias empresas emplean ahora soluciones de inteligencia artificial como el NLP para automatizar los procesos de redacción convencionales que consumen mucho tiempo y resultan tediosos. Dado que estas empresas se han dado cuenta de la importancia de la automatización en el ámbito de la redacción médica, han aceptado el hecho de que las soluciones de IA pueden ahorrar hasta un 80 % del tiempo del redactor médico y pueden procesar y manipular grandes cantidades de datos en pocos minutos. Las empresas están adoptando enfoques de dos (02) vertientes en lo que respecta a la automatización. O bien están desarrollando capacidades de automatización internas para el control de calidad, la estructuración de datos, el análisis y la generación de documentos, etc., o bien se están asociando con empresas que cuentan con plataformas de automatización.
A medida que el sector avanza en la adopción de la automatización en la redacción médica, nosotros, en Freyr, avanzamos de la mano del sector y adoptamos nuevas tecnologías para facilitarle el trabajo y ofrecer resultados de calidad en un menor período de tiempo. Asociarse con Freyr le garantizará la obtención de documentos de calidad y que se hagan bien desde el primer momento. Consulte a Freyr para obtener más información sobre nuestras capacidades de redacción médica.
