| Summary: | La Lingüística de Corpus es una metodología empírica ya que, a partir de grandes colecciones de textos -corpus o corpora- intenta describir las regularidades de las lenguas por medio de la implementación de programas computacionales, y así, simular los usos reales de ellas. Este trabajo aplica la Lingüística de Corpus a un conjunto de historias médicas electrónicas escritas en español nunca analizado lingüísticamente. De estas historias se desconoce la forma en que están escritas por parte de los médicos y las clases de palabras que utilizan cuando describen un suceso en una subdisciplina médica. El conjunto de datos está formado por 19 subdisciplinas médicas, las cuales contienen sus propias historias. Cada historia fue anotada en tres formas diferentes, lematización, tokenización y categoría gramatical (part-of-speech) por medio de TreeTagger. Posteriormente, las frecuencias de las anotaciones se describieron mediante AntConc. Los resultados encontrados para cada subdisciplina muestran las palabras con mayor frecuencia. Las palabras de clase cerrada son las más comunes y utilizadas. Algunas partes de las historias médicas fueron anotadas erróneamente. Por otra parte, se muestran ejemplos que dan a conocer la variabilidad de uso entre expresiones y abreviaturas por parte del personal médico. Además, la escritura médica de la Universidad Nacional de Colombia corrobora la Ley de Zipf.
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