Isabel Segura Bedmar
- Despacho: 2.2.B.05
- Campus: Campus de Leganés
- Teléfono: +34 91 624 59 61
- Correo electrónico: isegura@inf.uc3m.es
Biografía
Licenciada en Ciencias Matemáticas, Ciencias de la Computación por la Universidad Complutense de Madrid en 1998. Desde el año 2004 soy profesora del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) e investigadora en el Grupo Hulat (antes grupo Labda).
Doctora con mención europea en “Ciencia y Tecnología Informática” por la Universidad Carlos III de Madrid con la tesis “Application of Information Extraction Techniques to pharmacological domain: extracting drug-drug interactions”. La tesis recibió el Premio Extraordinario de Doctorado en la UC3M en el 2010. Además, en 2011, obtiene el Premio Nacional de Investigación en Procesamiento de Lenguaje Natural (http://www.sepln.org/investigacion/premio-sepln), otorgado por la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural (SEPLN).
Mi actividad investigadora se centra en la disciplina del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en distintos dominios de aplicación, con un especial foco en la Extracción de Información en el dominio biomédico. En los últimos años, mis esfuerzos se han centrado en el estudio de métodos de deep learning y su aplicación para resolver tareas de reconocimiento de entidades, clasificación de textos (sentiment analysis, sarcasm detection, stance detection, etc), simplificacion de textos y generación de resúmenes.
En este ámbito he publicado un total de 96 publicaciones científicas, gran parte de ellas en revistas de alto factor de impacto. Índice H en Google Scholar es 20 (1778 citas).
A lo largo de mi trayectoria investigadora he participado en más de 12 proyectos I+D en convocatorias competitivas en el ámbito del PLN. En la actualidad, soy coIP del proyecto nacional "DeepEMR: Extracción de información clínica usando deep learning y técnicas de Big Data (TIN2017-87548-C2-1-R)" y del proyecto "Natural Language Processing for Rare Diseases (NLP4Rare-cm-uc3m)".
He dirigido dos tesis doctorales con mención internacional "Deep learning for information extraction in the biomedical domain" y “Semantic Resources in Pharmacovigilance: A Corpus and an Ontology for Drug-Drug Interactions”, tesis premiada con el Premio Extraordinario de Doctorado de la UC3M en 2015.
En cuanto a otras actividades relacionadas con mi investigación remarcar que soy editora del Special Issue “Mining the pharmacovigilance literatura” en la revista Journal of Biomedical Informatics, colaboradora destacado de la revista Journal of Biomedical Informatics, y revisor habitual en revistas de alto impacto como BioInformatics, Drug Discovery Today, Plus One, entre otras. También he sido revisora de proyectos de investigación para University Grants Committee of the Hong Kong y para el programa nacional de I+D y para la Agencia Estatal de Investigacion.
Así mismo, he organizado varios eventos científicos y competiciones como SemEval-DDIExtraction 2013 (https://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/task9/), DDIExtraction 2011 (http://labda.inf.uc3m.es/DDIExtraction2011/), BioSEPLN 2010 (http://labda.inf.uc3m.es/BioSEPLN10/), DTMBIO 2011 y SEPLN 2008 (http://labda.inf.uc3m.es/sepln2008/web/). Por último tengo cuatro registros software relacionados con recursos para aplicaciones de tratamiento del lenguaje natural en el dominio biomédico.
Durante mi formación predoctoral realicé una estancia en el Centro Alemán de Inteligencia Artificial (DFKI) durante 6 meses en 2009. También realicé una estancia de 3 meses en 2008 en el grupo de PLN de la Universidad Politécnica de Valencia. Para la realización de ambas recibí ayudas competitivas por parte del Ministerio de Educación y del programa propio la UC3M.Difusión:
Artículo publicado el 20 de diciembre de 2009 en la revista ÉPOCA
Recursos:
Otra de las aportaciones de mi investigación ha sido la generación de recursos para el entrenamiento y evaluación de sistemas de extracción en el dominio farmcológico. Destacar los corpora DDI y SpanishADR.
Repositorio: https://github.com/isegura
Acreditación positiva en:
- Profesor Titular de Universidad según programa de Acreditación nacional para el acceso a los cuerpos docentes universitarios (ACADEMIA) de la ANECA, 2012.
- Profesor Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada según proceso de Evaluación del Profesorado para la contratación (PEP) de la ANECA, 2012.
- Profesor Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada según proceso de evaluación al profesorado de la Agencia de Calidad, Acreditación y Prospectiva de las Universidades de Madrid (ACAP), 2011.
- Profesor Ayudante Doctor según proceso de Evaluación del Profesorado para la contratación (PEP) de la ANECA, 2010.
Experiencia Laboral previa:
Desde 1998, trabajé en Telefónica I+D en la investigación y desarrollo de sistemas de software de telecomunicaciones, y posteriormente, en el desarrollo de Software Bancario con tecnología J2EE para Banesto.
Docencia:
Por lo que respecta a mi trayectoria docente, desde el curso 2010-2011 soy coordinadora de la asignatura “Estructura de Datos y Algoritmos” en el Grado de Ingeniería Informática y Doble Grado de Ingeniería Informática y Administración de Empresas de la UC3M, dirigiendo un equipo de 8 profesores en 16 grupos (320 alumnos aproximadamente cada curso). Además de en “Estructura de Datos y Algoritmos” también he impartido clase en las asignaturas de Programación, Diseño de Base de Datos, Ingeniería del Software I y Metodología de Desarrollo Visual, entre otras. Por mi labor docente he recibido he recibido un total de 10 felicitaciones por parte del Vicerrectorado de Grado y Coordinación Docente por los buenos resultados en las encuestas de evaluación docente.
En estudios de postgrado he impartido materias relacionadas con el área objeto de mi investigación, centrada en Procesamiento del Lenguaje Natural, en particular en la asignatura “Tecnologías Emergentes de la Sociedad de la Información” del Máster en Ciencia y Tecnología Informática de la UC3M. En esta asignatura imparto un bloque dedicado a las principales tareas de PLN.