Jose Luis Lopez-Cuadrado (Proyectos)

 

Una gran parte de las tecnologías conlleva una interacción con las personas a través de interfaces de usuario, por ello es necesario diseñar interfaces de usuario accesibles, que aseguren el acceso y el manejo de los sistemas y sus contenidos de todas las personas independientemente de sus capacidades visuales, auditivas, cognitivas o motrices. Con esta motivación, este proyecto tiene como objetivo principal mostrar la viabilidad y aplicación de técnicas de accesibilidad para el diseño de sistemas interactivos de videoconferencia que aseguren el acceso a personas con discapacidad. Por la naturaleza de los requisitos de accesibilidad, se va a investigar con un enfoque multidisciplinar, basado en el conocimiento científico compartido que pueden ofrecer los métodos de áreas como la Inteligencia Artificial (AI) y la Interacción Hombre Máquina (HCI).

Hay usuarios con discapacidad sensorial como personas ciegas, con baja visión, sordas o con discapacidad auditiva, las cuales necesitan aplicaciones de videoconferencia que incluyan requisitos necesarios de accesibilidad como servicios de audio descripción de vídeos e imágenes, interfaces adaptados en relación a características sensoriales, servicios de subtitulado, manejo de aplicaciones por voz, o de lectores de pantalla. Además, están las barreras de accesibilidad cognitiva que afecta a personas con discapacidad intelectual, así como personas mayores las cuales necesitan un diseño intuitivo de las interfaces de usuario, servicios de simplificación de textos, y generación de resúmenes como herramientas de ayuda en la comprensión de los textos tal como se proponen en este proyecto.

Como contribuciones específicas se van a definir patrones de diseño de HCI para el diseño de interfaces de usuario adaptables y accesibles, junto con la exploración de técnicas de ingeniería semiótica. en los elementos interactivos de los interfaces de usuario. Además, se va a investigar en técnicas telemáticas de generación de subtitulado de calidad, y uso de técnicas de inteligencia artificial para la generación de trascripciones a través del postproceso de los subtítulos. En el ámbito de la AI y procesamiento de lenguaje natural se va en enfoques para la simplificación léxica de textos con la creación de corpus en el ámbito de la lectura fácil y lenguaje sencillo; así como en investigación de técnicas de deep learning para la generación de resúmenes de textos largos.

  • Referencia: PID2020-116527RB-I00
  • Financiación: Convocatoria 2020 Proyectos Generación del Conocimiento y Retos Investigación. MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACIÓN
  • Tipo de proyecto: Público
  • Estado: Activo
  • Investigador principal: Lourdes Moreno
  • Otros investigadores: Paloma Martínez, Belén Ruiz-Mezcua, Isabel Segura-Bedmar, Israel González Carrasco, Jose Luis Lopez-Cuadrado, José Luis Martínez Fernández, Rodrigo Alarcón, Cristóbal Colón Ruiz
  • Duración: -

El objetivo es el desarrollo de un sistema para procesamiento del texto libre de las historias clínicas electrónicas (HCE) del Hospital Universitario Fundación de Alcorcón (HUFA) utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y métodos de deep learning. HUFA fue uno de los primeros hospitales de la Comunidad de Madrid en disponer de HCE, desde su apertura a finales de 1997. En la actualidad la Comunidad de Madrid tiene integradas más 5 millones de HCE de las que sólo se procesan los metadatos estructurados. El resto de la información, en formato no estructurado (texto libre), a día de hoy permanece sin ser poder ser explotada por procesos automáticos. El desarrollo de tecnología capaz de procesar y explotar información no estructurada en texto libre de la HCE en el contexto actual de big data, puede tener muchas aplicaciones tanto en la mejora de la práctica clínica (generación automática de resúmenes de episodios relacionados con un paciente, sistemas de ayuda a la decisión clínica para personalizar diagnósticos y tratamiento de enfermedades, alertas de enfermedades infecciosas, mejora de los sistemas de farmacovigilancia, etc.) como en investigación (semi-automatización de los estudios epidemiológicos, por ejemplo en la identificación de los cohortes de pacientes). En concreto, la realización de estudios epidemiológicos implica una ardua labor en la revisión manual de un elevado número de HCE, lo que a su vez conlleva un gran número de recursos humanos y una ingente cantidad de horas de trabajo. Por tanto es crucial promover el desarrollo de técnicas automáticas que permitan obtener información de forma más ágil, convirtiendo la información no estructurada en estructurada y procesable por algoritmos automáticos, y facilitando así la toma de decisiones estratégicas.
El objetivo del proyecto es el desarrollo de técnicas de PLN y método de deep learning para el análisis de la información no estructurada de la HCE, con el fin último del de reducir el coste, en tiempo y recursos, de los estudios epidemiológicos. El proyecto tiene dos centros participantes: (Subproyecto 1) Grupo LABDA de la UC3M que desarrollará el sistema automático para el procesamiento de la HCE y (Subproyeto 2) HUFA cuyo equipo está formado por especialistas de la unidad de Alergología, que serán los encargados de llevar a cabo un estudio epidemiológico a partir de los datos obtenidos de la HCE mediante al uso de PLN y métodos de deep learning. En concreto, el estudio epidemiológico tendrán como principal objetivo estudiar la prevalencia de la anafilaxia en la población definida como caso de uso de aplicación. Varios profesionales del servicio de informática de HUFA serán los encargados de anonimizar las HCE para garantizar la protección de datos de los pacientes.
Aunque el sistema será desarrollado sobre la HCE del HUFA, la tecnología que se pretende desarrollar en el proyecto solicitado, podría ser aplicada directamente a la HCE de cualquier otro hospital. Además, su adaptación al estudio epidemiológico de otras patologías distintas a la anafilaxia (cáncer de mama, ictus, etc) es relativamente sencilla ya que los enfoques (deep learning) que se quieren abordar durante el proyecto son independientes del problema a tratar.

  • Referencia: TIN2017-87548-C2-1-R
  • Financiación:
  • Tipo de proyecto: Público
  • Estado: Activo
  • Investigador principal: Paloma Martínez Fernández, Isabel Segura Bedmar
  • Otros investigadores: Jose Luis Lopez-Cuadrado, Israel González Carrasco, José Luis Martínez Fernández, Lourdes Moreno, Belén Ruiz-Mezcua, Cristóbal Colón Ruiz, Rodrigo Alarcón
  • Duración: -

Las administraciones públicas avanzan rápidamente hacia la provisión a través de la Web de servicios para el ciudadano básicos y extendidos (Informe eGovernment de la UE de 2014). Además de la disminución de los costos, este esfuerzo apoya el derecho de acceso a los servicios públicos para todas las personas (incluyendo personas con discapacidad y de edad avanzada). La UE ha lanzado iniciativas para "Satisfacer nuevas necesidades de la sociedad mediante el uso de las nuevas tecnologías en el sector público" con el fin de "promover servicios públicos eficientes y abiertos, centrados en los ciudadanos". Se han hecho esfuerzos para mejorar la usabilidad y accesibilidad de los sitios web de las administraciones, pero diversos estudios han revelado que no es suficiente. También se requieren otros factores tales como la calidad del contenido y la seguridad.
El objetivo general es una arquitectura de software basado en modelos para el desarrollo metodológico de eServicios inclusivos personalizados que permitan a cualquier usuario interactuar de una manera satisfactoria, sin importar el dispositivo utilizado. Esto requiere la integración en los modelos de técnicas apropiadas de perfilado de usuario para adaptar los eServicios a las características de los usuarios, a la tecnología disponible y a la funcionalidad del servicio. Por ello, este proyecto tiene un carácter multidisciplinar y se abordará mediante la colaboración entre investigadores en tecnologías de la información y expertos de eAdministración, combinando diversas disciplinas científicas: Modelado de servicios para eGovernment; minería de datos; interacción adaptada al usuario (incluyendo accesibilidad universal y acceso multidispositivo); procesamiento de lenguaje natural; y arquitecturas de software basado en modelos.
Se estructura en dos subproyectos:
Subproyecto 1, liderado por la UPV/EHU, explotará datos reales de interacción de usuario con eServicios prestados por la Diputación de Gipuzkoa (DFG) para extraer patrones de uso, uso anormal de los servicios y barreras de accesibilidad. Se construirán modelos de eServicios mediante la inclusión en el grupo de trabajo de expertos en eAdministración (Quality Institute Netherlander Municipalities, Servicio de Modernización de DFG, e IZFE, un desarrollador de aplicaciones para la eAdministración). A partir de estos modelos se proporcionará acceso a la Web adaptado al usuario por medio de adaptaciones de presentación, contenido y navegación.
Subproyecto 2, liderado por la UC3M, creará una arquitectura de software para el desarrollo basado en modelos de aplicaciones de eAdministración con soporte para la accesibilidad y el uso de múltiples dispositivos (con la asistencia de expertos de la Universidad de Lisboa). La definición de una arquitectura de software basado en modelos se hará en colaboración con el equipo de investigación de la UCLM LoUISE, que actualmente está elaborando un marco que se puede ampliar para adaptarse a nuestras necesidades.
Los resultados del proyecto incluirán modelos de: aplicaciones de eAdministración, usuarios de eServices y adaptaciones web para la accesibilidad universal y multidispositivo que se integrarán en la arquitectura basada en modelos para la creación de herramientas de desarrollo de aplicaciones de eAdministración accesibles y de calidad. Así el proyecto contribuirá a aumentar la participación de los ciudadanos, a producir ahorro a los gobiernos y las empresas y a reducir la carga administrativa.

  • Referencia: TIN2014-52665-C2-2-R
  • Financiación: Ministerio de Economía y Competitividad
  • Tipo de proyecto: publico
  • Estado: activo
  • Investigador principal: Paloma Martínez Fernández
  • Otros investigadores: Paloma Martínez Fernández, Lourdes Moreno, Isabel Segura Bedmar, José Luis Martínez Fernández, Belén Ruiz-Mezcua, Victor Suarez Paniagua, Israel González Carrasco, Jose Luis Lopez-Cuadrado
  • Duración: -
  • https://egovernability.wordpress.com