Detection of Unexpected Findings in Radiology Reports: a Comparative Study of Machine Learning Approaches

Este estudio explora los métodos de aprendizaje automático para la detección de hallazgos inesperados en los informes de radiología en español. En lo que respecta a los informes radiológicos, los hallazgos inesperados son el conjunto de signos radiológicos identificados en un determinado examen de modalidad de imagen que cumplen dos características: no están aparentemente relacionados […]

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Anonymization of Clinical Reports in Spanish: a Hybrid Method Based on Machine Learning and Rules

La biomedicina es un entorno ideal para el uso del Procesamiento del Lenguaje Natural, debido a la enorme cantidad de información procesada y almacenada en formato electrónico. Esta información no puede ser compartida con los datos confidenciales de los pacientes. En este trabajo, presentamos un sistema automatizado de anonimización de informes clínicos escritos en español. […]

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Using Machine Learning and Deep Learning Methods to Find Mentions of Adverse Drug Reactions in Social Media

Con el tiempo, el uso de las redes sociales se está convirtiendo en plataformas muy populares para compartir información relacionada con la salud. Social Media Mining for Health Applications (SMM4H) proporciona tareas como las descritas en este artículo para ayudar a gestionar la información en el ámbito de la salud. Estudiamos enfoques basados en el […]

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Detecting Anorexia in Spanish Tweets

La salud mental es una de las principales preocupaciones de la sociedad actual. La detección temprana de los síntomas puede ayudar enormemente a las personas con trastornos mentales. Las personas cada vez utilizan más las redes sociales para expresar sus emociones, sentimientos y estados mentales. Así, el tratamiento de esta información utilizando tecnologías de PLN […]

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Using Snomed to recognize and index chemical and drug mentions

Nuestro trabajo propone un sistema para la identificación y anotación de nombres de medicamentos en textos biomédicos españoles basado en modelos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo. Posteriormente, se asigna a estos medicamentos un código estandarizado utilizando Snomed, para ello se han utilizado herramientas y técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural, y se ha […]

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