La verificación de conformidad en procesos clínicos ha sido tradicionalmente un desafío complejo, especialmente en ámbitos como la atención al accidente cerebrovascular (ACV), donde las guías de práctica clínica son extensas y cambian con frecuencia. Hasta ahora, la mayoría de los enfoques requerían representaciones formales y machine-interpretables, conocidas como guías clínicas computarizadas (CIG, por sus siglas en inglés), cuya elaboración manual consume tiempo y recursos, y rara vez están disponibles en entornos hospitalarios reales. Sin embargo, investigaciones recientes demuestran que es posible superar esta limitación mediante la orquestación de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), capaces de extraer trayectorias de pacientes directamente de textos clínicos no estructurados y compararlas con reglas extraídas de guías textuales. Este enfoque, probado en el área de neurología de un hospital italiano, logró evaluar automáticamente cientos de historias clínicas frente a más de 50 reglas del protocolo de ACV, alcanzando un porcentaje de conformidad superior al 86 %. La metodología no solo demuestra la viabilidad técnica, sino que abre la puerta a una nueva generación de herramientas de auditoría clínica basadas en inteligencia artificial, sin necesidad de inversiones previas en modelos formales.
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