Helena Deus

Investigadora de tecnología sénior

“Si el aprendizaje automático pudiera mejorar la calidad de la ciencia, tendría enormes repercusiones en el precio y la velocidad de la fabricación de los fármacos.”

Helena Deus

Tengo formación de bióloga y Elsevier me contrató para conectar el trabajo que hacemos en las ciencias biológicas y la asistencia sanitaria con el aprendizaje automático. Uno de los modelos en los que estoy trabajando permitirá determinar si una frase de un resumen es un resultado, un método, una hipótesis o un objetivo. Esto es importante para comparar los artículos entre ellos y comprender la validez de la ciencia. La falta de reproducibilidad es un gran problema que tiene enormes repercusiones para las empresas farmacéuticas, que no siempre pueden confiar en las nuevas investigaciones que surgen de las instituciones académicas y a menudo deben empezar los estudios desde el principio. Si el aprendizaje automático pudiera mejorar la calidad de la ciencia, tendría enormes repercusiones en el precio y la velocidad de fabricación de fármacos.

--------

Helena Deus es investigadora de tecnología sénior en el grupo de laboratorio de Elsevier, donde investiga y crea nuevas tecnologías para mejorar cómo se transmite el conocimiento.

Más información sobre aprendizaje automático de nuestros empleados técnicos

Georgios Tsatsaronis photograph
Lo que me gusta de trabajar en el aprendizaje automático en Elsevier es que combinamos la teoría con la práctica.. — Georgios Tsatsaronis, Especialista PLN principal
Leer más
Sujit Pal photograph
El desafío de automatizar la tecnología para la asistencia sanitaria es que los riesgos son muy altos porque hay vidas en juego.. — Sujit Pal, Director de investigación tecnológica
Leer más
Deep Kayal photograph
Los datos que tenemos en Elsevier son una mina de oro de información para muchas cuestiones interesantes e inteligentes.. — Deep Kayal, Ingeniero de aprendizaje automático
Leer más