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Ana Isabel Oviedo Carrascal, David Sanguino Cotte, Natalia Andrea Restrepo Arango, Andrés Felipe Patiño Vélez
Las instituciones clínicas presentan una alta generación de datos no estructurados tanto en el registro de procedimientos en texto libre por parte del personal médico, como por las imágenes y videos generados por las ayudas diagnósticas. En este trabajo se plantea un proceso de descubrimiento de conocimiento en el texto no estructurado de las historias clínicas del área de traumatología del Hospital San Vicente Fundación mediante minería de texto. Para el estudio se aplicaron técnicas de preparación de texto como eliminación de palabras no relevantes, sustitución de términos, eliminación de acentos y derivación de palabras. Respecto a los procesos de minería se aplicaron técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado como árboles de decisión, regresión logística, k-vecinos más cercanos, clustering jerárquico y reglas de asociación. El resultado obtenido es la conformación de un modelo de las palabras más relevantes en los registros clínicos del Hospital en el área de traumatología.
The clinical institutions generate a large amount of unstructured data both in the registration of procedures in free text by medical staff, and by the images and videos generated by diagnostic aids. This paper proposes a process of knowledge discovery in the unstructured text of the medical records of the trauma area of the San Vicente Foundation Hospital through text mining. Text preparation techniques were applied such as elimination of non-relevant words, substitution of terms, elimination of accents and derivation of words. Regarding mining processes, supervised and unsupervised learning techniques were applied such as decision trees, logistic regression, nearest k-neighbors, hierarchical clustering and association rules. The result obtained is the conformation of a model of the most relevant words in the clinical records of the Hospital in the area of traumatology.
