Extracting drug-drug interactions from biomedical texts.
ANTECEDENTES
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:
Natural Language Processing (NLP) and Big Data Analysis in the Health Sector.
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.
Application of information extraction techniques to pharmacological domain: extracting drug-drug interactions
Semantic Resources in Pharmacovigilance: A Corpus and an Ontology for Drug-Drug Interactions
Deep learning for information extraction in the biomedical domain
eGovernAbility-AccessSupport: Marco basado en modelos para el desarrollo de servicios accesibles en la e-Administración
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).
TRENDMINER: Large-scale Cross-lingual Trend Mining of Real-time media streams
The recent massive growth in online media and the rise of user-authored content (e.g weblogs, Twitter, Facebook) has lead to challenges of how to access and interpret these strongly multilingual data, in a timely, efficient, and affordable manner. Scientifically, streaming online media pose new challenges, due to their shorter, noisier, and more colloquial nature. Moreover, they form a temporal stream strongly grounded in events and context. Consequently, existing language technologies fall short onaccuracy, scalability and portability. The goal of this project is to deliver.
MULTIMEDICA: Extracción de Información Multilingüe en Sanidad y su aplicación a documentación divulgativa y científica
El proyecto tiene como objetivo la definición y desarrollo de técnicas de extracción y búsqueda de información a partir de textos en el dominio biomédico, en particular, en dos líneas especiales: en primer lugar, el tratamiento de documentación científica en inglés sobre farmacología y en segundo lugar, el procesamiento de textos divulgativos sobre salud en idiomas como español y árabe.