Extraction and visualization of laboratory results from medical notes

Abstract

Los notas médicas cubren un gran volumen de datos necesarios para diagnósticos y tratamientos médicos. Sin embargo, debido a su enorme volumen y formato no estructurado, es difícil obtener información específica de ellos, en este caso, resultados de analíticas. Como método para evaluar la salud de los pacientes, ha aumentado la necesidad de extraer estos resultados y hacerlos accesible para futuros tratamientos.

El objetivo de esta tesis es proporcionar una solución mediante el desarrollo de un algoritmo de extracción que pueda identificar los resultados de laboratorio dentro de los registros médicos y extraerlos de manera estructurada. En consecuencia, estos datos estructurados serían tratados para el segundo propósito de este trabajo, que es crear una visualización gráfica que mejore la interpretación de los resultados.

Para el desarrollo de este trabajo se utilizaron expresiones regulares utilizando python con el fin de detectar patrones y extraer resultados de laboratorio. Para la visualización gráfica se utiliza Streamlit, un framework de Python que permite crear aplicaciones intuitivas e interactivas.

Esta implementación proporcionará una solución eficaz que redundará en una mejora del seguimiento de los pacientes, aumentando la detección de patrones de salud y un mejor diagnóstico.

ABSTRACT

Medical records cover a vast volume of medical data needed for medical diagnoses and treatments. However, due its enormous volume and unstructured format, it is difficult to get specific information from them, in this case, laboratory results. As a measurable method of assessing patients’ health, the requirement for extracting laboratory results and making them accessible for future works has risen.

This thesis aim is to provide a solution by developing an extraction algorithm that could identify laboratory results within medical records and output them in a structured way. In consequence, this structured data would be treated for the second purpose of this work, which is to create a graphical visualization that will enhance the interpretation of the results.

For the development of this work, regular expressions using python were used in order to detect pattern an extract laboratory results. For the graphical visualization, it is used Streamlit, a python framework that enables to create intuitive and interactive applications.

This implementation will provide an effective solution that will result in a improvement of the monitoring of the patients, increasing the detection of health patterns and a better diagnosis.