Desarrollo e implementación de una plataforma Web para la transcripción de audio y generación de documentos médicos automatizados

Este proyecto aborda el desarrollo de una plataforma web que integra tecnologías avanzadas como la transcripción de audio y la generación automática de historias clínicas mediante modelos de lenguaje de gran escala (LLM). El objetivo principal es optimizar los flujos de trabajo médicos al reducir la...

Full description

Autores:: Moreno Rueda, Juan Sebastian

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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description	Este proyecto aborda el desarrollo de una plataforma web que integra tecnologías avanzadas como la transcripción de audio y la generación automática de historias clínicas mediante modelos de lenguaje de gran escala (LLM). El objetivo principal es optimizar los flujos de trabajo médicos al reducir la carga administrativa en la elaboración de documentos, permitiendo a los profesionales de la salud enfocarse más en la atención al paciente. La plataforma utiliza herramientas modernas como APIs de transcripción de voz, bases de datos relacionales (MySQL) y frameworks web como React y lenguajes de programación como Python y Javascript para crear un sistema robusto y eficiente. Adicionalmente, los modelos LLM procesan las transcripciones de audio y generan documentos médicos estructurados y personalizables, asegurando gran precisión.
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ChatGPT and the future of digital health: A study on healthcare workers' perceptions and expectations. Healthcare, 11(13), 1812. https://doi.org/10.3390/healthcare11131812 Sallam, M. (2023). The utility of ChatGPT as an example of large language models in healthcare education, research and practice: Systematic review on the future perspectives and potential limitations. Healthcare, 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887 Hudon, A., Kiepura, B., Pelletier, M., & Phan, V. (2024). Using ChatGPT in psychiatry to design script concordance tests in undergraduate medical education: Mixed methods study. JMIR Medical Education, 10, e54067. https://doi.org/10.2196/54067 Samala, A. D., & Rawas, S. (2024). Generative AI as virtual healthcare assistant for enhancing patient care quality. 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El objetivo principal es optimizar los flujos de trabajo médicos al reducir la carga administrativa en la elaboración de documentos, permitiendo a los profesionales de la salud enfocarse más en la atención al paciente. La plataforma utiliza herramientas modernas como APIs de transcripción de voz, bases de datos relacionales (MySQL) y frameworks web como React y lenguajes de programación como Python y Javascript para crear un sistema robusto y eficiente. Adicionalmente, los modelos LLM procesan las transcripciones de audio y generan documentos médicos estructurados y personalizables, asegurando gran precisión.1. Introducción 2. Planteamiento del Problema 3. Marco de referencia 3.1 Revisión de la literatura 3.2 Estado del Arte 3.3 Marco Conceptual 3.5 Marco Tecnologico 3.6 Marco Legal 4. Objetivos 4.1 Objetivo General 4.2 Objetivos Específicos 5. Metodología 5.1 Metodología Cascada (Waterfall) 5.2 Metodología Kanban 6. Plataforma web que integra procesamiento de lenguaje natural para la escritura de historias clínicas 6.1 Definición y análisis de requerimientos para un sistema web con integración de procesamiento de lenguaje natural 6.2 Diseño del Sistema Web Para el Diligenciamiento de Historias Clínicas 6.3 Desarrollo e Implementación del Sistema Web para Historias Clínicas con Procesamiento de Lenguaje Natural 6.4 Validación y pruebas del sistema 6.5 Limitaciones identificadas en el desarrollo del proyecto 7. Conclusiones y Trabajo Futuro 7.1 Conclusiones 7.2 Trabajo Futuro 8. BibliografíaPregradoThis project introduces the development of a web platform designed to optimize medical workflows by integrating advanced technologies such as audio transcription and the automatic generation of medical documentation using large language models (LLMs). The primary objective is to reduce the administrative burden associated with manual documentation, allowing healthcare professionals to focus more on patient care. The platform leverages modern tools such as voice transcription APIs, relational databases (MySQL), and web frameworks like React, combined with programming languages such as Python and JavaScript. These components enable the creation of a robust and efficient system that processes audio transcriptions and generates structured and customizable medical documents with high accuracy, enhancing efficiency and quality in the healthcare sector.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo e implementación de una plataforma Web para la transcripción de audio y generación de documentos médicos automatizadosDevelopment and Implementation of a Web Platform for Audio Transcription and Automated Medical Document GenerationIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasISI-1791info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsFastapiMedical Document GenerationElectronic Health Records (EHR)Audio TranscriptionReactWhisperOpenAIRelational databasesProgramming languages (Electronic computers)Software engineeringPython (Computer program language)Java (Computer program language)Ingeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasBases de datos relacionalesLenguajes de programación (Computadores electrónicos)Ingeniería de softwarePython (Lenguaje de programación de computadores)Java (Lenguaje de programación de computadores)Transcripcion de audioGeneración de documentos médicosLLMsHistorias clínicasTai-Seale M, Olson CW, Li J, Chan AS, Morikawa C, Durbin M, Wang W, Luft HS. Electronic Health Record Logs Indicate That Physicians Split Time Evenly Between Seeing Patients And Desktop Medicine. Health Aff (Millwood). 2017 Apr 1;36(4):655-662. doi: 10.1377/hlthaff.2016.0811. PMID: 28373331; PMCID: PMC5546411.Arndt BG, Beasley JW, Watkinson MD, Temte JL, Tuan WJ, Sinsky CA, Gilchrist VJ. Tethered to the EHR: Primary Care Physician Workload Assessment Using EHR Event Log Data and Time-Motion Observations. Ann Fam Med. 2017 Sep;15(5):419-426. doi: 10.1370/afm.2121. PMID: 28893811; PMCID: PMC5593724.Overhage JM, McCallie D Jr. Physician Time Spent Using the Electronic Health Record During Outpatient Encounters: A Descriptive Study. Ann Intern Med. 2020 Feb 4;172(3):169-174. doi: 10.7326/M18-3684. Epub 2020 Jan 14. Erratum in: Ann Intern Med. 2020 Oct 6;173(7):596. doi: 10.7326/L20-1077. PMID: 31931523.Yates, S. W. (2020). Physician stress and burnout. The American Journal of Medicine, 133(2), 160-164. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2019.08.034Corporación para el Desarrollo de la Seguridad Social (CODESS). (2022). Anuario Digital Investigaciones CODESS 2022. Recuperado de https://www.codess.org.co/wp-content/uploads/2023/05/ANUARIO-DIGITAL-INVESTIGACIONES-CODESS-2022-1.pdfLa República. (2024). Actualmente en Colombia solo hay un médico especialista por cada 1.000 habitantes. Recuperado de https://www.larepublica.co/economia/actualmente-en-colombia-solo-hay-un-medico-especialista-por-cada-1-000-habitantes-3609487.Mohan, V., Garrison, C., & Gold, J. A. (2021). Using a new model of electronic health record training to reduce physician burnout: A plan for action. JMIR Medical Informatics, 9(9), e29374. https://doi.org/10.2196/29374Arndt, B. G., Beasley, J. W., Watkinson, M. D., Temte, J. L., Tuan, W. J., Sinsky, C. A., & Gilchrist, V. J. (2017). Tethered to the EHR: Primary Care Physician Workload Assessment Using EHR Event Log Data and Time-Motion Observations. Annals of family medicine, 15(5), 419–426. https://doi.org/10.1370/afm.2121Díaz, J. E. & Velandia, B. G. (2020). Implementación de una aplicación móvil de historia clínica. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/12169Acosta-Romo, M. F., Castro-Bastidas, D. A., & Bravo-Riaño, D. F. (2022). Carga laboral en personal de salud asistencial y administrativo en una institución de II nivel en Colombia. Investigación en Enfermería: Imagen y Desarrollo, 24, 1-12. https://doi.org/10.11144/Javeriana.ie24.clpsEraso Yela, Á. M., & Rivera Casas, P. A. (2022). Carga laboral del personal de salud: Revisión de alcance de literatura, 2017-2022. Universidad del Rosario. https://doi.org/10.48713/10336_37938Temsah, M. H., Aljamaan, F., Malki, K. H., Alhasan, K., Altamimi, I., Aljarbou, R., ... & Jamal, A. (2023). ChatGPT and the future of digital health: A study on healthcare workers' perceptions and expectations. Healthcare, 11(13), 1812. https://doi.org/10.3390/healthcare11131812Sallam, M. (2023). The utility of ChatGPT as an example of large language models in healthcare education, research and practice: Systematic review on the future perspectives and potential limitations. Healthcare, 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887Hudon, A., Kiepura, B., Pelletier, M., & Phan, V. (2024). Using ChatGPT in psychiatry to design script concordance tests in undergraduate medical education: Mixed methods study. JMIR Medical Education, 10, e54067. https://doi.org/10.2196/54067Samala, A. D., & Rawas, S. (2024). Generative AI as virtual healthcare assistant for enhancing patient care quality. International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE), 20(5), 175–188. https://doi.org/10.3991/ijoe.v20i05.45937Igarashi, Y., Nakahara, K., Norii, T., Miyake, N., Tagami, T., & Yokobori, S. 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Desarrollo e implementación de una plataforma Web para la transcripción de audio y generación de documentos médicos automatizados

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