Accessibility Compliance for E-Government Websites: Laws, Standards, and Evaluation Technology
EASIER
El proyecto EASIER, del Grupo Human Language and Accessibility Technologies (HULAT), del departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) tiene como objetivo desarrollar una solución que mejore la accesibilidad a la información digital favoreciendo el acceso a las personas con discapacidad intelectual.
Natural Language Processing for Rare Diseases (NLP4Rare)
Gracias a la investigación biomédica, se ha generado una gran cantidad de conocimiento sobre enfermedades raras en los últimos años.
Lexical simplification approach to support the accessibility guidelines
Inclusive Web Empirical Studies in Remote and In-Situ Settings: A User Evaluation of the RemoTest Platform
Exploring the Web navigation strategies of people with low vision
Empirical evaluation of educational interactive systems
The Harmonization of ICT Accessibility Standards for Public Policies
DeepEMR: Extracción de información clínica usando deep learning y técnicas de Big Data
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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.