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Objetivos

Generales

1. Proporcionar una solución al problema de acceso a grandes volúmenes de información y conocimiento para los profesionales de la salud desde la perspectiva del procesamiento del lenguaje natural y la recuperación de información.
2. Creación de filtros eficientes para que los profesionales de la salud puedan acceder y recuperar información adecuada a su consulta entre los millones de documentos escritos en inglés o castellano de que pueden disponer gracias al desarrollo de las tecnologías de la información.

Aplicación a casos específicos:

• Informes médicos de los hospitales de Galdakao y Basurto para el caso de identificar efectos adversos (EA) a medicamentos, y
• Orphanet para el caso de asociar discapacidades a enfermedades raras.

Dos subproyectos:

Subproyecto DETECT:

Objetivos:
1. Detección de efectos adversos a medicamentos en informes médicos hospitalarios usando tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (UPV-EHU) aplicando las técnicas de procesamiento del lenguaje y recuperación de la información al problema de identificar efectos adversos a medicamentos en documentos correspondientes a historiales clínicos y otras fuentes de información heterogéneas.
2. Adaptar y mejorar las herramientas y recursos de procesamiento del lenguaje para el castellano, euskara e inglés al dominio médico de manera que se facilite su utilización en el procesamiento automático de textos para otras aplicaciones.



Subproyecto MED-RECORD (UNED):

Objetivos:
1. Aplicar las técnicas de procesamiento del lenguaje y recuperación de información al problema de identificar discapacidades asociadas a enfermedades raras en fuentes de información heterogéneas (artículos científicos, micromensajes de Twitter.
2. Generalizar las técnicas desarrolladas y evaluadas en el caso de uso de asociar discapacidades a enfermedades al caso de uso de asociar reacciones adversas a medicamentos y proponer y evaluar la eficacia algoritmos de ranking basados en heurísticas sobre la estructura de los documentos y conocimiento experto en la recuperación de información en el dominio médico.