XXI ValgrAI Matinal de Investigación
Estando cada vez más cerca de las fechas navideñas… ¡Llegamos también al último Matinal de Investigación del año 2025! El próximo viernes día 5 de diciembre a las 09:30h cerramos un año excelso para el ecosistema de ValgrAI con dos nuevas ponencias sobre los últimos proyectos de investigación en Inteligencia Artificial de nuestro entorno.
¿Por qué no puedes perdértelo?
- Sumérgete en las investigaciones más innovadoras en inteligencia artificial.
- Dialoga directamente con los expertos durante una sesión de preguntas y respuestas.
- Amplía tu red conectando con otros apasionados de la tecnología.
- Déjate inspirar por nuevas ideas y oportunidades en el apasionante mundo de la IA
Leire Villarroya Martínez
Título: TEME: Sistema de Evaluación Multiagente para el Reconocimiento del Habla Médica en Español
El uso del reconocimiento automático de voz (ASR) está siendo cada vez más adoptado en entornos médicos, impulsado por los rápidos avances de la Inteligencia Artificial y la creciente necesidad de reducir la carga de la documentación clínica. Sin embargo, el despliegue seguro de dicha tecnología depende de la disponibilidad de métodos de evaluación fiables.
Las métricas convencionales, como la Tasa de Error de Palabra (WER, por sus siglas en inglés), tratan todos los errores de transcripción de manera idéntica. Este enfoque no logra diferenciar entre variaciones lingüísticas menores y errores potencialmente mortales, incluida la confusión de nombres de medicamentos o el reconocimiento erróneo de la dosis.
Para abordar esta deficiencia, proponemos la introducción de TEME (Test de Exactitud Médica en Español), un marco de evaluación multiagente supervisado para el ASR médico en español. El sistema TEME utiliza una arquitectura de dos capas, que incluye agentes especializados que evalúan las transcripciones con conciencia clínica, operando bajo la supervisión de un agente de consenso. El agente de consenso aplica los límites del dominio y establece reglas de seguridad deterministas.
Maria Aloy Mayo
Título: Análisis computacional y multimodal del discurso político polarizado tras la DANA en Valencia
Esta charla tiene como objetivo presentar el análisis de sentimientos y emociones presentes en artículos de prensa y comentarios de lectores publicados tras las devastadora inundación ocurrida en Valencia el 29 de octubre de 2024, que causó 228 víctimas mortales, numerosos daños materiales y una profunda preocupación social. El estudio se centra en noticias relativas a dos figuras políticas clave: Carlos Mazón, líder del Partido Popular valenciano (PP) y presidente de la Generalitat Valenciana, y Teresa Ribera, tercera vicepresidenta del Gobierno de España y exministra para la Transición Ecológica (PSOE).
El corpus analizado está compuesto por artículos periodísticos y comentarios de los lectores publicados durante los quince días posteriores al desastre (del 30 de octubre al 13 de noviembre de 2024) en cuatro diarios españoles con distintas orientaciones ideológicas: El País, elDiario.es, El Mundo y El Confidencial. Los textos fueron extraídos y preprocesados de forma automática con el fin de estandarizar su formato y prepararlos para el análisis computacional. Asimismo, se incluyeron las imágenes asociadas a las noticias con el fin de realizar un análisis preliminar desde la perspectiva multimodal para explorar las relaciones semánticas entre las estructuras lingüísticas y los elementos visuales. El análisis de sentimiento se llevó a cabo mediante modelos de Inteligencia Artificial orientados a cuantificar la carga emocional de los artículos y de los comentarios de los lectores en línea. Para la detección automática de las emociones expresadas a través de los recursos lingüísticos dirigidos a ambos políticos, se emplearon grandes modelos del lenguaje (LLM).
