¿Por qué las directrices sobre el cáncer siguen atascadas en PDFs?

Las directrices para el tratamiento del cáncer a menudo se presentan en PDFs difíciles de navegar, lo que dificulta la estandarización de la atención. El autor argumenta que las directrices son esencialmente árboles de decisión complejos; convertirlas en datos estructurados e interpretables por máquina podría mejorar significativamente el tratamiento del cáncer. Se desarrolló una herramienta prototipo utilizando modelos de lenguaje grande (LLMs) para extraer información del PDF de las directrices de cáncer de mama de la NCCN, creando un árbol de decisión visual y un agente que navega por el árbol en función de la información del paciente para sugerir tratamiento. Si bien se encuentra en una etapa inicial, esto demuestra el potencial de estructurar las directrices para mejorar la eficiencia y la estandarización en la atención médica.