Objetivos Principales
Sistemas híbridos para la asignación automática de códigos CIE-10 en informes médicos en español, priorizando precisión, trazabilidad y utilidad clínica.
Análisis de Modelos
Evaluación de arquitecturas de aprendizaje automático, Transformers y LLMs para clasificación extrema multietiqueta de diagnósticos y procedimientos CIE-10.
Sistema Híbrido Explicable
Integración de modelos neuronales con extracción de frases clave, evidencias textuales y similitud semántica para recomendaciones auditables por especialistas.
Evaluación y Transferencia
Implementación de una herramienta web para pruebas con profesionales de la salud y validación sobre corpus hospitalarios anonimizados y benchmarks públicos.
UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN A DISTANCIA (UNED) - PROYECTO TALENTO JOVEN 2023 (2023-VICE-0029)
