Accesibilidad cognitiva y sensorial a los sistemas de videoconferencia (ACCESS2MEET)
Comparing deep learning architectures for sentiment analysis on drug reviews
Análisis de sentimiento en el dominio salud: analizando comentarios sobre fármacos
Hulat-TaskAB at eHealth-KD Challenge 2019: Knowledge Recognition from Health Documents by BiLSTM-CRF
Protected Health Information Recognition by BiLSTM-CRF
Combining the BANNER tool with the DINTO ontology for the CEMP task of BioCreative V.5
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.
Predicting of anaphylaxis in big data EMR by exploring machine learning approaches
DeepEMR: Extracción de información clínica usando deep learning y técnicas de Big Data
- Lee más sobre DeepEMR: Extracción de información clínica usando deep learning y técnicas de Big Data
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.