Clínica veterinaria digital: Análisis inteligente para la gestión de casos clínicos

Abstract

Esta tesis se enfoca en desarrollar un sistema de análisis de texto para facilitar la identificación rápida de casos clínicos de diferentes tipos de archivo: documentos (escaneados y pdf) e imágenes (jpg y png). Utiliza reconocimiento óptico de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés) y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer y analizar información clave. El sistema identifica palabras clave en casos clínicos, como síntomas, tratamientos, medicamentos, nombre de pacientes etc. Los usuarios pueden realizar búsquedas ingresando palabras clave, obteniendo conjuntos de documentos relevantes para una identificación más eficiente de casos similares. Este enfoque tiene el potencial de agilizar la revisión de casos clínicos, especialmente en entornos médicos con registros en formato analógico o escaneado. Busca mejorar la toma de decisiones médicas al aprovechar la información histórica de manera más efectiva, contribuyendo a una atención al paciente más informada y eficiente.