Agente Autónomo de Extracción de Datos Clínicos con Guardarriles Determinísticos
Cómo un pipeline RAG multi-etapa con validación determinística logró 99.9% de precisión en extracción de datos clínicos sensibles.
Resultados Clave
El Desafío (La Fricción)
Dolor de Negocio
Personal médico altamente capacitado pasaba el 30% de sus turnos actuando como asistentes de entrada de datos, transcribiendo manualmente datos de PDFs no estructurados (Resultados de Laboratorio, Cartas de Referencia, Notas Clínicas) al sistema EMR. Esto causaba agotamiento y errores de entrada de datos.
Dolor Técnico
- Las Herramientas Rígidas Fallaron: El OCR estándar (basado en regex/plantillas) era insuficiente para la variabilidad de documentos médicos (escritura a mano, escaneos desordenados, layouts variables).
- Riesgo de Alucinación: Los LLMs genéricos (como ChatGPT) resultaron peligrosos. “Alucinaban” valores de pacientes para llenar vacíos, creando un riesgo clínico crítico.
- Bloqueo de Cumplimiento: Los requisitos estrictos de HIPAA/GDPR significaban que no podíamos hacer fine-tuning de modelos públicos con datos de pacientes. La arquitectura debía ser stateless y segura.
La Arquitectura (La Solución)
Estrategia
Un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) multi-etapa reforzado por una capa determinística de “Guardarriles”. Tratamos al LLM como un motor de razonamiento, no como una base de conocimiento.
La Lógica
Ingesta Avanzada: Utilizamos OCR especializado (AWS Textract/Google Document AI) para digitalizar activos crudos, preservando datos de layout espacial—crítico para entender tablas médicas.
Búsqueda Semántica & Chunking: Implementamos una estrategia de chunking de “ventana deslizante” para mantener contexto entre saltos de página, almacenando embeddings en una base de datos vectorial (Pinecone) para recuperación precisa.
La Cadena Agéntica: En lugar de un solo prompt “haz todo”, descompusimos la tarea en una cadena de agentes especializados:
- Agente Extractor: Identifica y extrae datos crudos basándose en el contexto.
- Agente Validador: Cruza los datos extraídos contra esquemas Pydantic definidos. Si un valor (ej., Presión Arterial) está fuera del rango biológico, lo marca para revisión humana.
- Agente Sanitizador: Redacta determinísticamente PII (Nombres, SSNs) antes de cualquier registro de logs.
Bucle de Retroalimentación: Si las puntuaciones de confianza eran bajas, el sistema enrutaba el documento específico a una UI de “Humano-en-el-loop” para verificación, re-entrenando la estrategia de recuperación con el tiempo.
El Resultado
- Transformación del Flujo de Trabajo: Transformó un cuello de botella de entrada manual de datos en un proceso autónomo en segundo plano, liberando más de 15 horas por semana por clínico.
- Eficiencia de Costos: Redujo el costo de procesamiento en un 85% comparado con mano de obra humana.
- Seguridad Clínica: Logró cero alucinaciones en valores numéricos críticos (resultados de laboratorio) gracias a la capa estricta de validación por esquema, superando la precisión humana en tareas propensas a fatiga.