Procesamiento del lenguaje natural para la medicina del dolor de cabeza

Los trastornos de dolor de cabeza se encuentran entre las afecciones más frecuentes e incapacitantes en todo el mundo. El estudio Global Burden of Disease 2016 encontró que la migraña es la segunda causa principal de discapacidad en todo el mundo. En el grupo de 18 a 49 años, la migraña es la principal causa de discapacidad. Aún así, muchos pacientes no reciben un diagnóstico adecuado o tratamientos específicos para el dolor de cabeza.

Los médicos que realizan medicamentos para el dolor de cabeza deben tener un historial de dolor de cabeza preciso y completo para construir un diagnóstico correcto y un plan terapéutico. Idealmente, el diagnóstico debe hacerse aplicando la Clasificación Internacional de Trastornos por Cefalea, Tercera Edición (ICHD-3). Este proceso es fundamental para realizar el diagnóstico correcto en un tiempo razonable. Sin embargo, la anamnesis de los pacientes con cefalea se enfrenta a muchos desafíos. Se basa en gran medida en la comunicación oral o escrita entre ellos y los pacientes. Es una práctica laboriosa y que requiere mucho tiempo, principalmente para médicos sin experiencia. Pueden ocurrir interpretaciones erróneas por parte de pacientes o médicos en el diálogo y dar lugar a malentendidos, diagnósticos erróneos y malos tratos. A menudo, los pacientes encuentran dificultades para expresar todas las características durante una sola visita al médico, dejando sin utilizar una gran cantidad de información útil para el médico. Finalmente, la medición de la carga de enfermedad en los trastornos de cefalea es difícil y se realiza principalmente a través de cuestionarios validados pero rígidos. Puede pasar por alto el impacto a menudo complejo pero natural que tienen los trastornos de dolor de cabeza en todas las dimensiones de la vida humana.

Con la notable excepción de los diarios electrónicos, actualmente no se dispone de herramientas digitales para el médico especialista en dolor de cabeza. La tecnología digital puede ofrecer muchas soluciones a los desafíos mencionados anteriormente. A nivel mundial, la digitalización se está expandiendo más rápido que antes. En el mundo desarrollado, casi todas las personas ahora tienen acceso a herramientas digitales como computadoras, teléfonos inteligentes o tabletas. Se estima que más de 3500 millones de personas en todo el mundo tenían acceso a Internet en 2015. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están ingresando rápidamente a nuestro mundo digital, y ya se están implementando múltiples casos de uso en la medicina. Ya se han explorado algoritmos en el campo del análisis de imágenes, el análisis del habla y la extracción de bases de datos electrónicas de pacientes para determinar qué efectos beneficiosos se pueden derivar de estas técnicas.

Con mayor velocidad computacional, capacidad de almacenamiento e interfaces de usuario en evolución, las nuevas aplicaciones clínicas digitales tienen el potencial de ayudar al paciente y al médico a lo largo de la trayectoria del tratamiento de los trastornos de dolor de cabeza. Uno de esos campos dentro de las ciencias digitales es el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Utiliza texto como entrada para generar modelos matemáticos que tienen el potencial de clasificar y estimar con precisión las cuentas numéricas sobre la base de la gramática, el contenido léxico, el valor sentimental de las palabras y las incrustaciones de palabras en las oraciones.

Los investigadores creen que la aplicación correcta de la PNL en la medicina para el dolor de cabeza puede, en última instancia, mejorar la vida de muchas personas que sufren de dolor de cabeza al brindar un diagnóstico correcto a tiempo y facilitar la comunicación sobre la carga de la enfermedad entre el paciente y el médico. Este proyecto de investigación tiene como objetivo desarrollar herramientas de PNL que puedan analizar el texto producido por el paciente sobre sus problemas de dolor de cabeza para diagnosticar con precisión los trastornos de dolor de cabeza y estimar el impacto de los trastornos de dolor de cabeza en la vida del paciente.