Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs)

Luis Eduardo Pino Villarreal MD, MSc, MBA.

La inteligencia artificial (IA) se divide esencialmente en el aprendizaje de máquina o machine learning (ML) y en el aprendizaje profundo o deep learning (DL); ya hemos escrito bastante sobre el tema aquì en www.consultorsalud y en www.aipocrates.org.

Uno de los desarrollos más importantes del DL son los algoritmos de visión de máquina, los cuales permiten el análisis de datos hipercomplejos como las imágenes y son los que actualmente se utilizan en radiología o en patología digital frecuentemente mediante redes neuronales de diversas clases. El otro gran desarrollo son los llamados procesadores de lenguaje natural (NLPs) que mediante diversas técnicas de entrenamiento permiten la captura y el análisis contextual de lenguaje escrito y hablado, lo que nos permite por ejemplo analizar textos para evaluar plagios, clasificar palabras e inclusive sugerir búsquedas como el algoritmo de Google.

Una aplicación interesante de los NLPs es el análisis de sentimientos, un algoritmo de clasificación de texto que nos permite evaluar el “sentimiento” subyacente a una frase o a un escrito y que es de utilidad especialmente en el mundo del mercadeo para evaluar las emociones generadas por un producto o servicio específico.

Pues bien, dado que la IA es una de mis pasiones decidí realizar un análisis de sentimientos para las propuestas de salud de los candidatos a la presidencia de Colombia utilizando un NLP de código abierto. Es importante mencionar que no es un análisis técnico de las mismas (eso podemos discutirlo sin IA) y que decidí iniciar en el orden que las principales encuestas los ubican en intención de voto. Iniciaremos entonces con la propuesta de salud de Gustavo Petro y Francia Márquez del partido Colombia Humana.

1. Colombia Humana en Salud según un NLP

Extraje el archivo de una fuente pública: https://podion.org/es/Otras/programa-de-gobierno-de-petro, debí traducirlo al inglés (si, los NLPs entrenados en español son escasos) y obtener algunos permisos de uso de la IA. El análisis duró menos de 2 minutos, pero arroja unos resultados interesantes, recuerden nuevamente que es un análisis de sentimientos, es decir contextual y no técnico. Los resultados los hemos clasificado así:

1. Palabras clave

 Las frases que tuvieron mayor puntaje en el análisis fueron:

Como sentimiento negativo (en rojo): “no morirán de hambre”, “falta de atención”, “poblaciones más pobres”, “pobres” y “perverso”

Como sentimiento positivo (en verde): “calidad y excelencia”, “dignidad y decencia”, “educación superior”, “alternativa popular”, “hospitales públicos”, “atención integral”, “gratis”, “real”, “superior”, “garantía”, “tradicional”, “popular”, “decente”, “integral” y “dignificada”

2. Entidades detectadas

Entidad en NLPs se refiere a un objeto específico como una persona, un grupo o una institución. Como se ve en la tabla predomina Colombia y Colombia Humana de Petro.

3. Temas detectados

Positivos

Son esencialmente los mismos del punto 1, pero aquí se incluyen otros como calidad y excelencia, derecho real, por primera vez preventiva y sin discriminación.

Negativos

Son los mismos detectados en el punto 1, pero el NLP le da un puntaje mayor a “personas pobres”.

4. Palabras Detectadas

Las cinco palabras positivas de mayor peso son

“Dignificado, integral, decente, popular y tradicional”, por su parte las palabras negativas son:

“Perverso y pobre”. El procesador incluyó varias palabras que clasificó como neutras, dentro de estas: “indígenas, medico, público, preventivo y humano”.

5. Frases Clave

La frase que domina en el contexto positivo es “Los hospitales públicos dejarán de ser empresas para convertirse en centros de prevención y atención integral con calidad y excelencia”. La segunda frase de mayor peso positivo es “En la Colombia Humana de Petro la salud será un derecho real: salud pública gratuita y preventiva para todos sin discriminación”

La frase que domina en el contexto negativo es: “En la Colombia Humana de Petro los niños no morirán de hambre” y la segunda en ponderación negativa es “Terminaremos la perversa intermediación que ha hecho de la salud un negocio: las EPS y en su lugar el Estado financiará la red de hospitales públicos directamente y contratará a la red privada”

6. Calificación Global

La clasificación global del texto es POSITIVO (+0,99) con una magnitud de expresión de 5,06 y con un alto componente de subjetividad.

7. Mi análisis

Se trata de un texto de sentimiento positivo con alto componente de subjetividad en donde palabras inspiracionales y reivindicatorias predominan como los son dignidad, integralidad, decencia, popular y tradicional lo que ha caracterizado el discurso de este programa de gobierno.

De igual forma esperaba encontrar mayor peso ponderal del eje central de la propuesta de salud como es el de prevención, pero el texto se ve reforzado especialmente por la percepción de derecho y la terminación de la intermediación.

Como este no pretende ser un análisis técnico (de eso podríamos escribir bastante) sino semántico por IA, puedo concluir que como propuesta es positiva desde su enfoque sentimental y por tanto muy posiblemente generadora de alta conexión especialmente con los principales receptores de estas frases reivindicatorias, pero corre el riesgo de que esa misma fuerza anhelatoria se convierta en el principal enemigo ante un desfase que pueda interpretarse como una traición ejecutoria, es decir ante una incoherencia entre texto y realidad. Por supuesto, esto aplica para todas las propuestas.

Esperen pronto el análisis de la propuesta de Federico Gutiérrrez y Rodrigo Lara Sánchez.

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