Investigación

En relación con la línea de procesamiento del lenguaje natural (PLN), en la actualidad el grupo HULAT desarrolla el proyecto DeepEMR (TIN2017-87548-C2-1-R), dedicado a la aplicación de métodos de aprendizaje profundo (deep learning) para el procesamiento de las Historias Clínicas Electrónicas (HCE) en colaboración con el Hospital Universitario Fundación Alcorcón (HUFA).  Además, el grupo tiene una prolongada experiencia en proyectos de investigación competitivos relacionados con las tecnologías del lenguaje natural y su aplicación al dominio biomédico. Algunos de estos proyectos son el proyecto ISSE (FIT-350300-2007-75), dedicado a la mejora de la interoperabilidad semántica para la sanidad electrónica, el proyecto MULTIMEDICA (TIN2010-20644-C03-01), cuyo objetivo fue investigar en técnicas de extracción de información en textos divulgativos y científicos sobre salud, y el proyecto europeo TrendMiner (FP7-ICT 287863), donde se investigó si las redes sociales podrían ser una fuente de información valiosa para la detección de efectos adversos que no habían sido detectados durante las fase de ensayos clínicos.

En cuanto a la línea de investigación de accesibilidad También tiene una larga experiencia en el diseño de interfaces de usuario multimodales y multiplataforma siguiendo enfoques de Model-Based User Interface Development (MBUID) que permiten la definición de interfaces abstractas en tiempo de diseño y proporcionan un espacio de solución ante la complejidad de las interfaces de usuario para el manejo de aplicaciones, junto con la heterogeneidad de usuarios finales. Esta experiencia se ha desarrollado en proyectos como eGovernability (TIN2014-52665-C2-2-R) en el que se investigó en interfaces de usuario accesibles y usables para eServicios de la administración pública.