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RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
Jerez-Aragonés, José Manuel
advisor
Moreno Barea, Francisco Javier
author
Silva Rodríguez, Alejandro
2025-11-19T10:50:08Z
2025-11-19T10:50:08Z
2025-06
https://hdl.handle.net/10630/40820
La generación automática de resúmenes clínicos a partir de textos no estructurados
representa un desafío relevante en el ámbito médico, donde la redundancia
y la desorganización de los historiales pueden dificultar la toma de decisiones. Este
trabajo explora el uso de modelos de lenguaje pequeños (Small Language Models,
SLMs) como alternativa eficiente y accesible a los modelos de gran escala, evaluando
su rendimiento en tareas de síntesis clínica. Se han aplicado estrategias
avanzadas de prompt engineering, siendo especialmente efectiva la generación
por partes, y se ha incorporado un enfoque de Recuperador-Generador (RAG) con
preguntas múltiples para enriquecer el contexto del modelo. Además, se ha realizado
un ajuste fino sobre LLaMA 3.2, evidenciando buen aprendizaje pero con
sobreajuste estilístico, lo que resalta la importancia de contar con un corpus clínicamente
alineado. La evaluación automática se ha complementado con validación
experta, y se ha desarrollado una aplicación web funcional que integra el modelo
optimizado, permitiendo la generación y validación de resúmenes en un entorno
práctico. En conjunto, el estudio valida un flujo de trabajo reproducible y muestra
el potencial real de los SLMs en contextos clínicos, a pesar de sus limitaciones
frente a modelos como GPT-4o-mini.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
Modelos de Lenguaje Pequeños para resumir Historias Clínicas: Comparativa, Destilación y RAG
bachelor thesis
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