{"id":22528,"date":"2026-02-08T12:36:19","date_gmt":"2026-02-08T12:36:19","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=22528"},"modified":"2026-02-13T06:41:24","modified_gmt":"2026-02-13T06:41:24","slug":"nuevos-horizontes-en-la-gestion-sanitaria-guadalupe-plaza-aplica-modelos-de-lenguaje-avanzados-para-optimizar-la-transicion-de-cuidados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2026\/02\/08\/nuevos-horizontes-en-la-gestion-sanitaria-guadalupe-plaza-aplica-modelos-de-lenguaje-avanzados-para-optimizar-la-transicion-de-cuidados\/","title":{"rendered":"Guadalupe Plaza optimiza la transici\u00f3n de cuidados mediante modelos de lenguaje avanzados"},"content":{"rendered":"\n<p>La alumna del M\u00e1ster en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la ESI, <strong>Guadalupe Plaza G\u00f3mez<\/strong>, fue doblemente galardonada en la quinta edici\u00f3n de los <strong>Premios M\u00e1quina de Turing<\/strong>. Su Trabajo Fin de M\u00e1ster (TFM), titulado <em>\u00abEstudio de la Experiencia del Paciente en la Transici\u00f3n de Cuidados mediante el uso de Modelos de Lenguaje Pre-entrenados\u00bb<\/em>, tutorizado por el profesor Jes\u00fas Serrano Guerrero, recibi\u00f3 los premios al mejor TFM en Inteligencia Artificial otorgados por las empresas <strong>Ubotica<\/strong> y <strong>Aturnos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Guadalupe Plaza aplica modelos de lenguaje avanzados para optimizar la transici\u00f3n de cuidados\" width=\"1060\" height=\"596\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/be3_g4X-OOs?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El reto de los cuidados de transici\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>El trabajo de Guadalupe pone el foco en los <strong>cuidados de transici\u00f3n<\/strong>: aquellos momentos cr\u00edticos en los que un paciente cambia de ubicaci\u00f3n o nivel asistencial (por ejemplo, del hospital a su hogar). Estos procesos son vitales para garantizar la continuidad del tratamiento y evitar eventos adversos como reingresos hospitalarios o insatisfacci\u00f3n con la atenci\u00f3n recibida.<\/p>\n\n\n\n<p>A pesar de que los pacientes comparten masivamente sus experiencias en plataformas como <em>Care Opinion<\/em>, los proveedores sanitarios rara vez aprovechan esta informaci\u00f3n debido a que se presenta en <strong>lenguaje no estructurado<\/strong> y ambiguo.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"662\" src=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-22530\" srcset=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r.jpg 1000w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r-300x199.jpg 300w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r-768x508.jpg 768w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r-391x260.jpg 391w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r-18x12.jpg 18w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_ubotica_r-128x86.jpg 128w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Guadalupe Plaza recibiendo el premio por parte de Ubotica<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"563\" src=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-22531\" srcset=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r.jpg 1000w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r-300x169.jpg 300w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r-768x432.jpg 768w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2026\/02\/guadalupe_aturnos_r-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Guadalupe Plaza recibiendo un segundo premio a tu TFM por parte de la empresa aTurnos<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Innovaci\u00f3n mediante Inteligencia Artificial y PLN<\/h2>\n\n\n\n<p>La investigaci\u00f3n de Guadalupe ha consistido en aplicar t\u00e9cnicas de <strong>Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)<\/strong> y <strong>Aprendizaje por Transferencia<\/strong> para analizar masivamente m\u00e1s de 60.000 opiniones de pacientes. El proyecto evalu\u00f3 si el uso de modelos ling\u00fc\u00edsticos avanzados superaba a los enfoques tradicionales de Aprendizaje Autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ello, implement\u00f3 un sistema automatizado que:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Identifica<\/strong> si una opini\u00f3n trata espec\u00edficamente sobre cuidados de transici\u00f3n mediante un modelo SVM entrenado.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Clasifica<\/strong> el sentimiento de la opini\u00f3n (positivo o negativo) y el \u00e1rea cl\u00ednica (maternidad, salud mental u oncolog\u00eda).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contextualiza<\/strong> las quejas y aciertos mediante nubes de palabras y an\u00e1lisis de trigramas, permitiendo a los gestores hospitalarios identificar problemas en tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resultados clave<\/h2>\n\n\n\n<p>El estudio demostr\u00f3 que los <strong>Modelos Ling\u00fc\u00edsticos Pre-entrenados (PLM)<\/strong>, tanto cl\u00ednicos como generales, ofrecen resultados mucho m\u00e1s coherentes y precisos que las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas. Entre los hallazgos destacados:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>BioMed-RoBERTa<\/strong> y <strong>Clinical-Longformer<\/strong> fueron los m\u00e1s eficaces en identificar las \u00e1reas m\u00e9dicas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ULMFiT<\/strong> destac\u00f3 como el mejor modelo para captar las sutilezas emocionales del paciente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Como se\u00f1ala Guadalupe en su presentaci\u00f3n, esta soluci\u00f3n es <strong>reproducible y f\u00e1cil de implantar en hospitales<\/strong>, permitiendo analizar qu\u00e9 \u00e1reas (como la falta de apoyo en salud mental o la satisfacci\u00f3n en maternidad) requieren atenci\u00f3n inmediata.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"tfm-interactive-panel\" class=\"tfm-container\">\n    <style>\n        \/* Encapsulamiento de estilos para evitar conflictos en WordPress *\/\n        .tfm-container {\n            --esi-blue: #005691;\n            --esi-light: #00a0df;\n            --esi-dark: #002d4c;\n            --glass: rgba(255, 255, 255, 0.95);\n            \n            font-family: 'Segoe UI', Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif;\n            background: linear-gradient(135deg, var(--esi-dark), var(--esi-blue));\n            border-radius: 15px;\n            padding: 25px;\n            color: #fff;\n            max-width: 800px;\n            margin: 20px auto;\n            box-shadow: 0 10px 30px rgba(0,0,0,0.2);\n        }\n\n        .tfm-header {\n            text-align: center;\n            margin-bottom: 20px;\n            border-bottom: 1px solid rgba(255,255,255,0.2);\n            padding-bottom: 15px;\n        }\n\n        .tfm-header h2 {\n            color: #fff !important;\n            margin: 0;\n            font-size: 1.5rem;\n            text-transform: uppercase;\n            letter-spacing: 1px;\n        }\n\n        .tfm-tabs {\n            display: flex;\n            gap: 10px;\n            margin-bottom: 20px;\n            justify-content: center;\n        }\n\n        .tfm-tab-btn {\n            background: rgba(255,255,255,0.1);\n            border: 1px solid rgba(255,255,255,0.3);\n            color: white;\n            padding: 10px 20px;\n            border-radius: 25px;\n            cursor: pointer;\n            transition: all 0.3s ease;\n            font-weight: 600;\n        }\n\n        .tfm-tab-btn:hover {\n            background: rgba(255,255,255,0.2);\n        }\n\n        .tfm-tab-btn.active {\n            background: var(--esi-light);\n            border-color: var(--esi-light);\n            box-shadow: 0 0 15px rgba(0,160,223,0.5);\n        }\n\n        .tfm-content-area {\n            background: var(--glass);\n            color: var(--esi-dark);\n            padding: 20px;\n            border-radius: 10px;\n            min-height: 200px;\n            position: relative;\n            overflow: hidden;\n        }\n\n        .tfm-panel {\n            display: none;\n            animation: fadeIn 0.5s ease;\n        }\n\n        .tfm-panel.active {\n            display: block;\n        }\n\n        .tfm-badge {\n            display: inline-block;\n            background: var(--esi-blue);\n            color: white;\n            padding: 4px 12px;\n            border-radius: 5px;\n            font-size: 0.8rem;\n            margin-bottom: 10px;\n        }\n\n        .tfm-list {\n            list-style: none;\n            padding: 0;\n        }\n\n        .tfm-list li {\n            margin-bottom: 12px;\n            padding-left: 25px;\n            position: relative;\n            line-height: 1.4;\n        }\n\n        .tfm-list li::before {\n            content: \"\u2192\";\n            position: absolute;\n            left: 0;\n            color: var(--esi-light);\n            font-weight: bold;\n        }\n\n        @keyframes fadeIn {\n            from { opacity: 0; 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Transfer Learning<\/span>\n            <p>Uso de modelos de lenguaje pre-entrenados avanzados para capturar la complejidad de las narrativas cl\u00ednicas.<\/p>\n            <ul class=\"tfm-list\">\n                <li><strong>Modelos Cl\u00ednicos:<\/strong> BioMed-RoBERTa y Clinical-Longformer para entender el contexto m\u00e9dico.<\/li>\n                <li><strong>Modelos Generales:<\/strong> ULMFiT para detectar con precisi\u00f3n el sentimiento y la emoci\u00f3n del paciente.<\/li>\n            <\/ul>\n        <\/div>\n\n        <div class=\"tfm-panel\">\n            <span class=\"tfm-badge\">Humanizaci\u00f3n de la Gesti\u00f3n<\/span>\n            <p>La tecnolog\u00eda permite a los gestores sanitarios visualizar en tiempo real qu\u00e9 \u00e1reas necesitan mejora inmediata.<\/p>\n            <ul class=\"tfm-list\">\n                <li><strong>Resultados:<\/strong> Detecci\u00f3n de satisfacci\u00f3n en maternidad y retos cr\u00edticos en el apoyo a la salud mental comunitaria.<\/li>\n                <li><strong>Escalabilidad:<\/strong> Soluci\u00f3n reproducible y adaptable a cualquier hospital o \u00e1rea cl\u00ednica.<\/li>\n            <\/ul>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"tfm-footer-awards\">\n        <span>Premiado por: <strong>Ubotica &#038; Aturnos<\/strong><\/span>\n        <span class=\"award-tag\">\ud83c\udfc6 Mejor TFM en IA<\/span>\n    <\/div>\n\n    <script>\n        function showPanel(index) {\n            const panels = document.querySelectorAll('.tfm-panel');\n            const btns = document.querySelectorAll('.tfm-tab-btn');\n            \n            panels.forEach(p => p.classList.remove('active'));\n            btns.forEach(b => b.classList.remove('active'));\n            \n            panels[index].classList.add('active');\n            btns[index].classList.add('active');\n        }\n    <\/script>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La alumna del M\u00e1ster en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la ESI, Guadalupe Plaza G\u00f3mez, fue doblemente galardonada en la quinta edici\u00f3n de los Premios M\u00e1quina de Turing. 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