Automated Detection of Dosing Errors in Clinical Trial Narratives: A Multi-Modal Feature Engineering Approach with LightGBM

Esta investigación presenta un sistema automatizado para detectar errores de dosificación en narrativas de ensayos clínicos, utilizando LightGBM con ingeniería de características multimodal. El enfoque combina PNL tradicional, embeddings semánticos, patrones médicos y puntuaciones de transformadores para lograr una alta precisión en un conjunto de datos desequilibrado.