Asistente Virtual Basado en Agentes para Sistemas de Soporte a la Decisión Clínica
Autoría
A.G.L.
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
A.G.L.
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Fecha de la defensa
21.02.2025 11:30
21.02.2025 11:30
Resumen
Los Sistema de Soporte a la Decisión Clínica (CDSSs) desempeñan un papel crucial en la asistencia sanitaria moderna al ayudar a los médicos en el diagnóstico, la evaluación de riesgos y las recomendaciones de tratamiento. Este estudio presenta el desarrollo de un Asistente Virtual Basado en Agentes para CDSS, mediante el uso de agentes LLM y la tecnología de Retrieval-Augmented Generation para mejorar la toma de decisiones en el manejo de la Embolia Pulmonar (EP). El sistema propuesto está diseñado para ofrecer cuatro servicios básicos: un Servicio de Respuesta Estándar para consultas generales sobre información médica en guías clinicas, un Servicio de Datos del Paciente para acceder a datos clínicos estructurados del paciente, un Servicio de Métricas para el cálculo de métricas de riesgo relacionadas con la EP, y un Servicio de Recomendaciones para generar recomendaciones clínicas personalizadas para la situación del paciente. El sistema se evaluó mediante metodologías cuantitativas y cualitativas, incorporando evaluaciones empíricas de rendimiento y validación médica experta. Los resultados experimentales demostraron gran precisión y fiabilidad para todos los servicios, con el Servicio de Respuesta Estándar logrando una fuerte alineación semántica (ASS: 89,50\%) y coherencia factual (F: 97,50\%). El Servicio de Métricas mostró una precisión del 100\% en la clasificación de los niveles de gravedad de la EP. El Servicio de Recomendaciones, a pesar de la subjetividad inherente a las recomendaciones clínicas, mostró una alineación razonable con las indicaciones de los médicos. Además, la evaluación del experto confirmó que el proceso de razonamiento del sistema imita fielmente la lógica clínica, identificando con éxito las consideraciones clínicas clave y mejorando la eficacia en la consulta de guías clinicas.
Los Sistema de Soporte a la Decisión Clínica (CDSSs) desempeñan un papel crucial en la asistencia sanitaria moderna al ayudar a los médicos en el diagnóstico, la evaluación de riesgos y las recomendaciones de tratamiento. Este estudio presenta el desarrollo de un Asistente Virtual Basado en Agentes para CDSS, mediante el uso de agentes LLM y la tecnología de Retrieval-Augmented Generation para mejorar la toma de decisiones en el manejo de la Embolia Pulmonar (EP). El sistema propuesto está diseñado para ofrecer cuatro servicios básicos: un Servicio de Respuesta Estándar para consultas generales sobre información médica en guías clinicas, un Servicio de Datos del Paciente para acceder a datos clínicos estructurados del paciente, un Servicio de Métricas para el cálculo de métricas de riesgo relacionadas con la EP, y un Servicio de Recomendaciones para generar recomendaciones clínicas personalizadas para la situación del paciente. El sistema se evaluó mediante metodologías cuantitativas y cualitativas, incorporando evaluaciones empíricas de rendimiento y validación médica experta. Los resultados experimentales demostraron gran precisión y fiabilidad para todos los servicios, con el Servicio de Respuesta Estándar logrando una fuerte alineación semántica (ASS: 89,50\%) y coherencia factual (F: 97,50\%). El Servicio de Métricas mostró una precisión del 100\% en la clasificación de los niveles de gravedad de la EP. El Servicio de Recomendaciones, a pesar de la subjetividad inherente a las recomendaciones clínicas, mostró una alineación razonable con las indicaciones de los médicos. Además, la evaluación del experto confirmó que el proceso de razonamiento del sistema imita fielmente la lógica clínica, identificando con éxito las consideraciones clínicas clave y mejorando la eficacia en la consulta de guías clinicas.
Dirección
MERA PEREZ, DAVID (Tutoría)
Piñeiro Martín, Andrés Cotutoría
López Pérez, María Carmen Cotutoría
MERA PEREZ, DAVID (Tutoría)
Piñeiro Martín, Andrés Cotutoría
López Pérez, María Carmen Cotutoría
Tribunal
Gamallo Otero, Pablo (Presidente/a)
CORES COSTA, DANIEL (Secretario/a)
CHAVES FRAGA, DAVID (Vocal)
Gamallo Otero, Pablo (Presidente/a)
CORES COSTA, DANIEL (Secretario/a)
CHAVES FRAGA, DAVID (Vocal)