Modelo acústico de lenguaje natural (NLP) para conversaciones oncológicas de salud

Abstract

Este proyecto desarrolla una plataforma web para generar informes médicos personalizados en consultas oncológicas. Su objetivo es registrar, transcribir y analizar las conversaciones entre pacientes y médicos. La plataforma produce dos tipos de informes: uno para pacientes, presentado en un lenguaje sencillo y fácil de comprender, y otro para médicos, utilizando la terminología técnica adecuada. Esto busca mejorar la retención de información médica por parte de los pacientes y facilitar la documentación clínica para los médicos. Se emplean tecnologías avanzadas tanto en el frontend como en el backend: React para la interfaz de usuario, Node.js para la lógica del sistema, AssemblyAI para la transcripción de audio a texto y OpenAI GPT-4 para el procesamiento de lenguaje natural. Estas herramientas trabajan en conjunto para garantizar una solución eficiente y precisa en la creación de informes médicos. Como resultado, la plataforma ayuda a los pacientes a comprender mejor su información médica y proporciona a los médicos reportes detallados. Este proyecto representa un paso significativo hacia la digitalización y personalización de la atención en salud, mejorando la comunicación y la documentación en oncología. Palabras clave: React, Node.js, frontend, backend, AssemblyAI, OpenAI, modelo GPT-4, procesamiento de lenguaje natural, transcripción de audio, generación de informes médicos.

This project develops a web platform to generate personalized medical reports for oncology consultations. Its goal is to record, transcribe, and analyze conversations between patients and doctors. The platform produces two types of reports: one for patients, presented in simple and easy-to-understand language, and another for doctors, using appropriate technical terminology. This aims to improve patients’ retention of medical information and facilitate clinical documentation for doctors. Advanced technologies are used in both the frontend and backend: React for the user interface, Node.js for system logic, AssemblyAI for audio-to-text transcription, and OpenAI GPT-4 for natural language processing. These tools work together to ensure an efficient and accurate solution for creating medical reports. As a result, the platform helps patients better understand their medical information and provides doctors with detailed reports. This project represents a significant step toward the digitization and personalization of healthcare, enhancing communication and documentation in oncology.