A computational ecosystem to support eHealth Knowledge Discovery technologies in Spanish

The massive amount of biomedical information published online requires the development of automatic knowledge discovery technologies to effectively make use of this available content. To foster and support this, the research community creates linguistic resources, such as annotated corpora, and designs shared evaluation campaigns and academic competitive challenges. This work describes an ecosystem that facilitates research and development in knowledge discovery in the biomedical domain, specifically in Spanish language. To this end, several resources are developed and shared with the research community, including a novel semantic annotation model, an annotated corpus of 1045 sentences, and computational resources to build and evaluate automatic knowledge discovery techniques. Furthermore, a research task is defined with objective evaluation criteria, and an online evaluation environment is setup and maintained, enabling researchers interested in this task to obtain immediate feedback and compare their results with the state-of-the-art. As a case study, we analyze the results of a competitive challenge based on these resources and provide guidelines for future research. The constructed ecosystem provides an effective learning and evaluation environment to encourage research in knowledge discovery in Spanish biomedical documents.This research has been partially supported by the University of Alicante and University of Havana, the Generalitat Valenciana (Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport) and the Spanish Government through the projects SIIA (PROMETEO/2018/089, PROMETEU/2018/089) and LIVING-LANG (RTI2018-094653-B-C22)

Extracción de relaciones semánticas y entidades en documentos del dominio de salud

"Los métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utilizan cada vez más para extraer conocimientos de textos de salud no estructurados. Por ejemplo, analizar información médica, estructurarla en categorías definidas y agruparlas en bases de datos. La organización de la información médica puede ser de utilidad para análisis clínicos, para disminuir el número de errores médicos, o puede ayudar a la toma de decisiones más adecuadas en determinados casos. En esta tesis se espera extraer automáticamente una gran variedad de conocimientos de documentos de salud redactados en español. Esta investigación aborda un escenario, donde para resolver las tareas de identificación de entidades y extracción de relaciones semánticas se utiliza una metodología basada en el uso de redes neuronales recurrentes. Para evaluar la metodología se hará uso de las métricas: precisión, exhaustividad y F1"