¡El pasado viernes 28 de diciembre celebramos la que ha sido la última edición de los Matinales de Investigación de ValgrAI del año! Concebido como un foro dedicado a la innovación y la investigación, nuestros «cafés» mensuales se han establecido como un punto de encuentro imperdible para profesionales, investigadores y personas interesadas en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Esta sesión ha puesto el foco en dos proyectos muy interesantes que abordan ámbitos distintos, pero con un nexo común: el uso de la inteligencia artificial para resolver problemas complejos. Por un lado, se presentó un sistema multiagente para el reconocimiento del habla médica en español. Por otro, se exploró el análisis computacional y multimodal del discurso político tras la DANA, con el objetivo de comprender emociones y dinámicas de polarización en la opinión pública. Ambos trabajos demuestran cómo la IA puede transformar tanto la salud como la comunicación social.
¿Por qué estos avances son relevantes?
Las dos propuestas abordan dos retos fundamentales en nuestra sociedad. Por un lado, el reconocimiento del habla médica en español mediante sistemas multiagente contribuye a reducir errores y mejorar la seguridad en entornos clínicos, lo que repercute directamente en la calidad asistencial. Por otro, el análisis computacional y multimodal del discurso político tras la DANA permite comprender cómo se generan emociones y polarización en la opinión pública, ofreciendo herramientas para una comunicación más transparente y responsable. Ambas líneas demuestran el potencial de la inteligencia artificial para transformar sectores clave como la salud y la comunicación social.
1. Análisis computacional y multimodal del discurso político polarizado tras la DANA en Valencia
Ponente: Maria Aloy Mayo
Resumen de la charla:
En la primera ponencia de la vigésimoprimera edición de los Matinales de Investigación de ValgrAI, se aborda el análisis de sentimientos y emociones en artículos de prensa y comentarios publicados tras la inundación de Valencia del 29 de octubre de 2024, que provocó 228 muertes y graves daños materiales, centrándose en Carlos Mazón (PP) y Teresa Ribera (PSOE). El corpus incluye textos y comentarios de cuatro diarios españoles con distintas líneas editoriales, recopilados entre el 30 de octubre y el 13 de noviembre de 2024. Los datos fueron extraídos y preprocesados automáticamente; también se analizaron imágenes vinculadas a las noticias desde una perspectiva multimodal. El análisis de sentimientos empleó modelos de IA para cuantificar la carga emocional, y grandes modelos de lenguaje (LLM) para detectar emociones dirigidas a ambos políticos.
2. TEME: Sistema de Evaluación Multiagente para el Reconocimiento del Habla Médica en Español
Ponente: Leire Villarroya Martínez
Resumen de la charla:
El reconocimiento automático de voz (ASR) está ganando terreno en el ámbito médico gracias a la IA y la necesidad de simplificar la documentación clínica, pero requiere métodos de evaluación confiables. Las métricas tradicionales, como la Tasa de Error de Palabra (WER), no distinguen entre errores menores y críticos, como confusiones de medicamentos o dosis. Para mejorar esto, Leire Villaroya Martínez presenta TEME (Test de Exactitud Médica en Español), un marco de evaluación supervisado y multiagente para ASR en español, donde agentes especializados revisan transcripciones con criterios clínicos bajo la coordinación de un agente de consenso que aplica reglas de seguridad.
Tras otra exitosa edición del Matinal de Investigación que ha contado con una gran diversificación que ejemplifica el rango y las posibilidades de la Inteligencia Artificial en el futuro, queremos aprovechar esta edición para agradecer el acompañamiento y el apoyo durante todo el año 2025 en cada uno de los diferentes eventos de ValgrAI.
¡Nos vemos el año que viene con más y mejor!
