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Model: lmolino/extractor_abreviaciones Source: Original Platform
2026-04-13 11:31:29 +08:00
commit c39dc4195c
9 changed files with 2371 additions and 0 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,193 @@
+---
+language: es
+license: apache-2.0
+tags:
+- medical
+- clinical-nlp
+- abbreviation-detection
+- spanish
+- cardiology
+- llama
+metrics:
+- precision
+- recall
+- f1
+---
+
+# LLaMA 3.2-1B Medical Abbreviation Detector (Spanish)
+
+## Descripción del Modelo
+
+Este modelo es una versión especializada de **LLaMA 3.2-1B Instruct** ajustada mediante fine-tuning para la **detección automática de abreviaciones médicas en textos clínicos en español**. Forma parte del sistema SimpliMed desarrollado para la simplificación de informes de alta hospitalaria en el ámbito de la cardiología.
+
+El modelo ha sido entrenado específicamente para identificar:
+- **Abreviaturas**: formas truncadas (ej: "a.c." = antes de comida)
+- **Siglas**: iniciales de palabras (ej: "EPOC" = enfermedad pulmonar obstructiva crónica)
+- **Acrnimos**: siglas lexicalizadas (ej: "DIU" = dispositivo intrauterino)
+- **Símbolos médicos**: notación clínica (ej: "mmHg", "mg", "cm")
+
+### Formato de Salida
+
+```json
+{
+  "formas_abreviadas": ["HTA", "IAM", "FEVI", "EPOC"],
+  "simbolos_medicos": ["mmHg", "mg/dl", "cm", "ml"]
+}
+```
+
+## Rendimiento
+
+El modelo supera significativamente a los métodos basados en expresiones regulares:
+
+| Sistema | Precisión | Recall | F1 Score |
+|---------|-----------|--------|----------|
+| **SLM (este modelo)** | **0.8902** | **0.9283** | **0.9024** |
+| Expresiones regulares | 0.6271 | 0.7675 | 0.6704 |
+
+## Entrenamiento
+
+### Corpus de Entrenamiento
+- **Fuente**: Informes de alta hospitalaria del Hospital Universitario de Jaén (especialidad de cardiología)
+- **Anotación**: Automática con GPT-4o
+- **Diccionario de referencia**: 7,054 abreviaciones médicas del diccionario SEDOM (Sociedad Española de Documentación Médica)
+- **Tamaño del corpus**: 70% del total de informes disponibles
+
+### Hiperparámetros
+
+```python
+{
+  "per_device_train_batch_size": 2,
+  "per_device_eval_batch_size": 1,
+  "num_train_epochs": 3,
+  "eval_steps": 10,
+  "save_steps": 500,
+  "gradient_accumulation_steps": 4,
+  "learning_rate": 1e-4,
+  "seed": 42,
+  "max_seq_length": 2048
+}
+```
+
+### Frameworks
+- PyTorch
+- Hugging Face Transformers
+- vLLM (para inferencia eficiente)
+
+## Uso
+
+```python
+import json
+import re
+from openai import OpenAI
+
+class ExtractorAbreviaciones:
+    def __init__(self, ruta_modelo, ruta_prompt, base_url="http://localhost:8000/v1"):
+        self.model_path = ruta_modelo
+        self.prompt = self._cargar_prompt(ruta_prompt)
+        self.client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="token-abc123")
+    
+    def _cargar_prompt(self, ruta_prompt):
+        with open(ruta_prompt, "r", encoding="utf-8") as file:
+            return file.read()
+    
+    def _extraer_listas(self, texto):
+        """Fallback para extraer listas si el JSON no parsea correctamente"""
+        patrones = {
+            "formas_abreviadas": re.compile(r'"formas_abreviadas": \[([^\]]+)\]'),
+            "simbolos_medicos": re.compile(r'"simbolos_medicos": \[([^\]]+)\]')
+        }
+        datos = {"formas_abreviadas": [], "simbolos_medicos": []}
+        
+        for clave, patron in patrones.items():
+            coincidencia = patron.search(texto)
+            if coincidencia:
+                elementos = [x.strip().strip('"') for x in coincidencia.group(1).split(',')]
+                datos[clave] = elementos
+        
+        return datos
+    
+    def extraer_abreviaciones(self, texto):
+        """Extrae todas las abreviaciones (combinando ambas categorías)"""
+        datos = self.extraer_abreviaciones_simbolos(texto)
+        return list(set(datos["formas_abreviadas"]) | set(datos["simbolos_medicos"]))
+    
+    def extraer_abreviaciones_simbolos(self, text, temperature=0.0, max_new_tokens=128):
+        """
+        Extrae abreviaciones y símbolos médicos de un texto.
+        
+        Args:
+            text (str): El texto clínico a analizar
+            temperature (float): Temperatura para la generación (0.0 = determinista)
+            max_new_tokens (int): Número máximo de tokens a generar
+            
+        Returns:
+            dict: {"formas_abreviadas": [...], "simbolos_medicos": [...]}
+        """
+        try:
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": self.prompt},
+                {"role": "user", "content": text}
+            ]
+            
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=self.model_path,
+                messages=messages,
+                max_tokens=max_new_tokens,
+                temperature=temperature
+            )
+            
+            resp = response.choices.message.content
+            
+            # Intentar parsear como JSON
+            try:
+                return json.loads(resp)
+            except json.JSONDecodeError:
+                # Buscar inicio del JSON
+                inicio_json = resp.find("{")
+                if inicio_json != -1:
+                    json_str = resp[inicio_json:]
+                    try:
+                        return json.loads(json_str)
+                    except json.JSONDecodeError:
+                        return self._extraer_listas(resp)
+                else:
+                    return self._extraer_listas(resp)
+                    
+        except Exception as e:
+            print(f"Error en la solicitud: {str(e)}")
+            return {"formas_abreviadas": [], "simbolos_medicos": []}
+
+# Ejemplo de uso
+extractor = ExtractorAbreviaciones(
+    ruta_modelo="lmolino/extractor_abreviaciones",
+    ruta_prompt="prompt_abreviaciones.txt"
+)
+
+texto = "Paciente con HTA e IAM previo. TA: 140/90 mmHg."
+resultado = extractor.extraer_abreviaciones_simbolos(texto)
+print(resultado)
+# {"formas_abreviadas": ["HTA", "IAM", "TA"], "simbolos_medicos": ["mmHg"]}
+
+```
+
+## Limitaciones y Consideraciones
+
+1. **Dominio específico**: El modelo ha sido entrenado principalmente con informes de cardiología, por lo que su rendimiento puede variar en otras especialidades médicas, aunque su diseño es generalista.
+
+2. **Sensibilidad al formato**: El modelo puede tener dificultades con textos completamente en mayúsculas, donde pierde pistas tipográficas distintivas.
+
+3. **Desambiguación contextual**: Para abreviaciones con múltiples significados (ej: "HTP" = hipertensin portal vs. hipertensión pulmonar), se requiere un módulo adicional de desambiguación basado en contexto clínico.
+
+4. **Dependencia del diccionario SEDOM**: Las abreviaciones detectadas se validan contra el diccionario de 7,054 entradas del SEDOM.
+
+## Casos de Uso
+
+- Preprocesamiento de informes médicos
+- Sistemas de simplificación de textos clínicos
+- Normalización de terminología médica
+- Asistencia en la comunicación médico-paciente
+- Análisis de calidad de documentación clínica
+
+## Licencia
+
+Apache 2.0