Grupo de investigación

Ingeniería de la Información y el Conocimiento.

Sobre mí

Victoria Pachón Álvarez es Ingeniera en Informática, título que obtuvo en 1998 por la Universidad de Sevilla, y Doctora en Informática por la Universidad de Huelva desde 2012, con una tesis centrada en el descubrimiento de reglas cuantitativas y subgrupos. Actualmente, es Profesora Contratada Doctora en el Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos del Departamento de Tecnologías de la Información en la Universidad de Huelva.

Su principal pasión radica en la adquisición de conocimiento a partir de bases de datos sociales y biomédicas, utilizando técnicas avanzadas de minería de datos y procesamiento de lenguaje natural basado en Deep Learning. Ha tenido el privilegio de ver sus investigaciones publicadas en revistas de alto impacto como el «Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA)», «Soft Computing» y «Expert Systems with Applications». Su trayectoria académica incluye numerosas publicaciones científicas revisadas por pares, en revistas de impacto Q1 y Q2, además de contribuciones a Lecture Notes y numerosas participaciones en congresos.

Victoria ha sido parte activa de cinco proyectos competitivos. La docencia es otra de sus pasiones; ha publicado seis materiales educativos, incluidos tres libros, y ha recibido la máxima calificación en el programa Docentia. Además, en 2007 fue galardonada con el Premio a la Excelencia y Calidad Docente por Equipos de la Universidad de Huelva.

En la actualidad, participa en proyectos de gran relevancia social y científica. Uno de ellos se enfoca en el desarrollo de herramientas basadas en procesamiento de lenguaje natural para la detección temprana de la Amiloidosis cardiaca a partir de historias clínicas digitalizadas. Otro proyecto en el que está involucrada busca mapear y entender las narrativas de discurso de odio en línea relacionadas con el COVID-19, inmigrantes, refugiados y la comunidad LGTBI, utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.

Líneas de investigación

Procesamiento de Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático.

Resultados destacables

Victoria Pachón Álvarez ha realizado importantes contribuciones en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial aplicada a la salud. Uno de sus trabajos más destacados es el artículo titulado «Machine Learning Applied to Clinical Laboratory Data in Spain for COVID-19 Outcome Prediction: Model Development and Validation», publicado en la revista Journal of Medical Internet Research.

Este estudio se centra en el desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático para predecir los resultados clínicos de pacientes con COVID-19 utilizando datos de laboratorio clínico en España. La investigación no solo ofrece una herramienta valiosa para el pronóstico de pacientes con COVID-19, sino que también subraya el potencial del aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones clínicas durante pandemias y otras crisis de salud pública​.

Esta contribución refleja el compromiso de la Dra. Pachón Álvarez con la aplicación de técnicas avanzadas de minería de datos y aprendizaje profundo para abordar problemas críticos en el ámbito de la salud, destacando su capacidad para combinar rigor científico con aplicaciones prácticas de gran impacto.

Otra contribución significativa a la ciencia con la publicación de su artículo titulado «Automatic Detection in Twitter of Non-Traumatic Grief due to Deaths by COVID-19: A Deep Learning Approach» en la revista IEEE Access en 2023. Este trabajo aborda la identificación automática de mensajes en Twitter que expresan duelo no traumático debido a fallecimientos por COVID-19 utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

El estudio se centra en el desarrollo de un enfoque innovador que emplea modelos de lenguaje basados en Transformadores pre-entrenados y ajustados específicamente para detectar señales de duelo no traumático en tweets en español. A través de un meticuloso proceso de ajuste de hiperparámetros y la aplicación de técnicas de muestreo para equilibrar el conjunto de datos, el modelo alcanzó excelentes resultados.

Este trabajo es particularmente relevante para mejorar las intervenciones socio-sanitarias, permitiendo una detección temprana y más precisa de expresiones de duelo en redes sociales, lo cual puede contribuir significativamente a la prevención y mejora de las medidas de atención médica y emocional.

Vocación

Llegué a la ciencia por una curiosidad insaciable y un deseo profundo de entender cómo funciona el mundo. Desde joven, me fascinaban los problemas complejos y la idea de que a través del conocimiento y la investigación, podríamos encontrar respuestas y soluciones a los desafíos más grandes de la humanidad. La informática me ofreció un camino para explorar estas preguntas, combinando mi amor por las matemáticas y la lógica con aplicaciones prácticas que pueden mejorar la vida de las personas.

Sigo aquí porque la ciencia es un campo en constante evolución, lleno de nuevos descubrimientos y oportunidades para aprender. Cada proyecto y cada estudio me brindan la posibilidad de contribuir, aunque sea de una pequeña manera, al avance del conocimiento y al bienestar de la sociedad. Además, la colaboración con colegas apasionados y la posibilidad de inspirar a la próxima generación de científicos me llena de motivación y propósito.

En esencia, la ciencia me ofrece un viaje interminable de exploración y un sentido profundo de conexión con el mundo y sus misterios. Aquí encuentro no solo respuestas, sino también nuevas preguntas que me impulsan a seguir adelante.

Deseo científico

Un deseo científico que tengo es ver cómo la ciencia y la tecnología avanzan hasta el punto en que podemos predecir y prevenir enfermedades con una precisión y eficacia sin precedentes. Imagino un futuro donde el conocimiento adquirido a través de la investigación en big data, inteligencia artificial y biotecnología permite intervenciones médicas personalizadas, asegurando que cada individuo reciba el tratamiento adecuado antes de que una enfermedad se manifieste de manera grave.

Además, deseo que estos avances sean accesibles para todos, independientemente de su lugar de origen o situación económica. La equidad en el acceso a la salud y al conocimiento científico es crucial para un futuro más justo y saludable para todos.

En definitiva, mi deseo es que la ciencia continúe siendo una herramienta poderosa para mejorar la calidad de vida de las personas, reduciendo el sufrimiento y promoviendo el bienestar global.