Isabel Segura Bedmar (Líneas de investigación)
This research line focuses on developing and applying advanced NLP techniques and deep learning algorithms for extracting, analysing, and utilising clinical information in unstructured electronic health records (EHRs). I
t aims to transform large volumes of textual data into structured and processable information, with the goal of improving clinical practice, supporting personalized medical decision-making, and facilitating research, especially in epidemiological studies that require the review and analysis of a large number of clinical records.
This approach not only promises significant optimization of resources and time in medical research but also adaptability to various clinical contexts and pathologies, underscoring the versatility and transformative potential of NLP and deep learning technologies in the health field.
Most notable projects:
- Clinical Information Extraction Using Deep Learning and Big Data Techniques (DeepEMR)
Nuestras líneas de investigación reflejan el camino recorrido desde nuestros inicios, demostrando cómo las bases establecidas en áreas como el procesamiento del lenguaje natural , la biomedicina, el desarrollo web, y la accesibildiad han evolucionado hacia las actuales lineas vanguardistas.
Este recorrido muestra nuestra adaptabilidad y crecimiento sino que también fundamenta nuestras investigaciones presentes. Estas líneas de investigación, que siguen estado presentes son la siguientes:
Extracción y Recuperación de Información en el Dominio Biomédico
Investigación y desarrollo de herramientas automáticas para gestionar el crecimiento exponencial de datos y publicaciones biomédicas, facilitando la extracción de conocimientos valiosos para profesionales del sector.
Marcos Metodológicos para el Desarrollo de Aplicaciones Web Accesibles
Creación y pautas de aplicación de aplicaciones y sitios web accesible mediante el soporte metodológico AWA, destinado a integrar la accesibilidad como un requisito esencial en el desarrollo web.
Accesibilidad en el Entorno Educativo
Investigación y desarrollo de tecnologías de Información y Comunicación (TIC) pueden superar las barreras de accesibilidad en el e-Learning y los sistemas de gestión de contenidos educativos, promoviendo una educación inclusiva para todos.
Sistemas de Búsqueda de Respuestas
Investigación y desarrollo de Sistemas de Búsqueda de Respuestas (SBR) que permiten obtener información precisa a través de preguntas en lenguaje natural, abordando desafíos.
Reconocimiento de Entidades Nombradas y de Expresiones Temporales
Investigación en el reconocimiento y clasificación de entidades nombradas y el tratamiento automático de información temporal en textos, para mejorar el rendimiento de aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural.
Modelado Conceptual, Restricciones de Integridad y Reglas del Negocio
Investigación en modelos de datos para mejorar la gestión, adaptabilidad y integración de sistemas de información, garantizando la exactitud y completitud de las bases de datos.