Adiós a no entender los informes médicos: investigadores españoles crean una IA que los hace comprensibles

Investigadores españoles han dado un gran paso. concretamente, un grupo de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha diseñado, evaluando distintos modelos de lenguaje de Inteligencia Artificial (IA), una herramienta con el fin de simplificar los informes médicos y adaptarlos a un lenguaje más claro para ayudar a los pacientes a comprender mejor sus problemas.

Este trabajo, publicado en la revista Scientific Reports, parte de un problema muy común en la sociedad actual: a muchas personas les cuesta entender sus propios informes médicos, afectando esto a la capacidad que tienen para gestionar su salud y cumplir con sus tratamientos, según ha señalado la universidad en una nota.

«Hemos visto que el 46 % de los ciudadanos europeos tienen problemas para entender un documento médico, así que hemos desarrollado un conjunto de herramientas que ayudan a mejorar la comunicación médico-paciente», ha explicado una de las autoras, Paloma Martínez, catedrática del Dpto. de Informática de la UC3M.

Martínez ha explicado que, para solucionar este problema, «los modelos de lenguaje pueden generar una versión del documento que utiliza el médico y otra versión adaptada al paciente, para que así pueda entender las abreviaturas o determinadas construcciones complejas que aparecen en el informe».

«El estudio se publica en un momento muy oportuno», ha añadido, ya que el 2 de enero de 2027 entrará en vigor el Real Decreto 707/2026, que fue publicado en el BOE el 3 de septiembre y que aprueba el primer reglamento de las condiciones básicas de accesibilidad cognitiva.

Esta norma establece los requisitos para hacer más comprensibles documentos, trámites y servicios para la ciudadanía y afectará a las administraciones públicas en ámbitos como la justicia, la sanidad, el empleo, los servicios digitales y el transporte, entre otros, según explica otra de las autoras de este trabajo, Lourdes Moreno.

«El lenguaje claro es un marco metodológico estandarizado que garantiza que la información sea fácil de encontrar, entender y usar. No consiste solo en acortar oraciones o simplificar palabras, sino en estructurar el contenido de forma coherente o adaptar el vocabulario especializado», añade Moreno.

La investigación se ha realizado a partir del estudio de 50 informes médicos obtenidos de casos clínicos de la Sociedad Andaluza de Medicina Familiar y Comunitaria.

Cada informe ha contado con tres adaptaciones independientes, redactadas por expertos en accesibilidad cognitiva según la norma internacional de lenguaje claro ISO 24495-1:2023, lo que suma 150 textos adaptados.

Los textos originales y sus adaptaciones se han usado además para ajustar los modelos y para evaluarlos en función de la simplificación, la similitud semántica, la consistencia fáctica, la legibilidad y el impacto ambiental, utilizando de cuatro familias de modelos de lenguaje.

Las investigadoras han puesto todo el material a disposición de la comunidad científica con el fin de que se pueda favorecer una investigación reproducible.

«Nuestros modelos están en abierto, así que todo lo que hemos desarrollado, tanto el conjunto de datos como los modelos adaptados y los prompts, están accesibles en los repositorios públicos GitHub y Zenodo con el fin de que la gente pueda extender nuestro trabajo», concluye Martínez.

Este trabajo se ha desarrollado en el marco de HumanAI (Human-Centered AI: Towards Accessible and Personalized Language Models), un proyecto del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación (PEICTI) financiado por la Agencia Estatal de Investigación (PID2023-148577OB-C21).