L-Covid

Un entorno de exploración inteligente para la literatura de la COVID-19, basado en técnicas de NLP como NER, resumen extractivo, STS, entre otras.


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Repositorio clínico

Un repositorio de publicaciones clínicas relevantes que han sido verificadas manualmente por expertos del área.



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Aprendizaje automático para la literatura de la COVID-19

Aprendizaje automático para ayudar a clasificar automáticamente nuestro repositorio COVID-19

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¿De qué trata el repositorio?

Este repositorio clínico es un sitio web en constante actualización que ofrece literatura académica relacionada con la COVID-19. Integra clasificación manual y automática, documentos interconectados y técnicas de traducción automática para responder a la necesidad de información actual sobre temas prioritarios durante la pandemia.

Los documentos se han clasificado considerando diferentes categorías: especialidades médicas, tipo de documentos, temas y subtemas. Este proyecto es una iniciativa colaborativa de profesionales de diversas áreas del conocimiento sin conflictos de interés

Teniendo en cuenta los documentos recopilados y el proceso que se lleva a cabo para su clasificación, traducción e interconexión, las personas que pueden estar interesadas en este repositorio son:

  1. Personal sanitario
  2. Tomadores de decisiones
  3. Investigadores biomédicos
  4. Lingüistas computacionales
  5. Traductores

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Acerca de nosotros

Motivados por la pandemia actual, un grupo de académicos se reunieron para poner sus esfuerzos en organizar colecciones de documentos sobre la COVID-19 y procesarlos para facilitar su acceso. Mónica Ballesteros, quien al inicio de este proyecto trabajaba en el hospital Vall d'Hebron de Barcelona, junto con Johana Caro* de la Agencia de Evaluación de Calidad y Salud de Cataluña (AQuAS), Juliana Sanabria*, and Johannes Graën de la Universidad Pompeu Fabra y la Universidad de Gotemburgo, construyeron un sitio web en Internet que ofrece literatura sobre la COVID- 19 clasificada en diferentes categorías y subcategorías médicas con el objetivo de facilitar a los profesionales encontrar rápidamente lo que se ha publicado dentro de su dominio de especialización.

Uno de los propósitos iniciales fue hacer que la literatura sea más accesible para el personal sanitario, en particular en los países de habla hispana. Por lo tanto, se realizaron traducciones al español de los resúmenes de los artículos académicos. Esto se logró utilizando una combinación de enfoques manuales y semiautomáticos. Las traducciones fueron realizadas por colaboradores voluntarios bajo la dirección de Antoni Oliver González de la Universidad Abierta de Cataluña (UOC).

Más tarde, el equipo se expandió para incluir a colaboradores que han trabajado en el procesamiento del lenguaje natural de la literatura biomédica. La colaboración incluye personas del Programa de Genómica Computacional del Centro de Ciencias Genómicas, UNAM, México. Específicamente, Oscar Lithgow, Carlos Francisco Méndez y Julio Collado-Vides; Alejandra López, estudiante de doctorado en el Programa de Ciencias del Lenguaje de la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona y Fabio Rinaldi, experto en NLP del laboratorio Suizo de Inteligencia Artificial IDSIA y líder de grupo en el Instituto Suizo de Bioinformática. Oscar Lithgow también forma parte del IDSIA.

*En la actualidad, Johana Caro and Juliana Sanabria ya no colaboran en este proyecto.

Grupos de cooperación