Sin distancias, la UNED, en Radio 3.
Una.
A la.
Ola.
Gracias por elegirlo.
Si iniciamos este nuevo programa de la serie
en la que tres expertos profundizan en las aplicaciones del procesamiento
del lenguaje a problemas del dominio médico,
una serie que dirigen la catedrática aludes Araújo
y los profesores, Juan Martínez Romón,
y, ante esto que Fernández del departamento de lenguajes
y sistemas informáticos del aula.
Hoy nuestros expertos van a ofrecernos muchas claves
para entender un tema que tiene una gran repercusión
en la gestión de la salud.
Desde que se pusieron en marcha los registros electrónicos
tanto en atención primaria como en los hospitales.
Se trata de caracterizar la información contenida
en los informes médicos mediante unos códigos
que facilitan el acceso a la información que contienen,
aunque la asignación de estos códigos
se hace muchas veces de forma manual,
por médicos y personal sanitario, esto es muy costoso,
por lo que la investigación en la asignación automática
de estos códigos tiene una gran relevancia.
Los tres investigadores que nos acompaña realizan este tipo
de investigación en el marco de distintos proyectos nacionales.
Ministerio dos ya finalizados y otro que acaba de empezar
Ethernet, y en colaboración con el hospital universitario
de Alcorcón Inmaterial.
Os invitamos a escuchar esta interesante charla que mantienen
los profesores Lourdes Araújo, Juan Martínez Homo y Andrés Duque,
Fernández.
La profesora Araujo tiene la palabra
voy queremos centrarnos en una aplicación muy práctica
que puede tener un alto impacto a nivel institucional,
tanto en el funcionamiento de las instituciones
como a nivel económico,
y es la anotación automática de los informes médicos
con una codificación que se utiliza a nivel mundial.
A veces vemos a los doctores en las consultas de atención primaria
y también en la de los hospitales, absorbidos enfrente del ordenador,
y es que no solamente tienen
que teclear una descripción de la visita del paciente,
incluyendo los síntomas que han identificado el diagnóstico,
las pruebas de los tratamientos prescritos y demás,
sino que también tienen que asignar unos códigos que se corresponden
a cada enfermedad identificada, cada prueba, etc.
Y que son esos esos códigos, pues son identificadores específicos
de principalmente enfermedades y procedimientos médicos,
como en un informe médico se mencionan distintos síntomas,
antecedentes, etcétera.
Un informe de hospital puede tener asignados muchos códigos,
esto es bastante común,
ya que los informes recogen en general largos historiales
de los pacientes, y esto,
bueno, pues complica el problema de la asignación de códigos.
Para contextualizar un poco Juan nos va a hablar de la,
de la historia clínica electrónica
y del origen de estas codificaciones.
Bueno, en primer lugar,
me gustaría hablar de la historia clínica electrónica,
ya que ha transformado la manera en que se gestionan
y almacenan los datos.
La salud de los pacientes.
Este sistema digital no solo facilita el acceso
a la información clínica de manera rápida y segura,
sino que también mejora la comunicación entre profesionales
de la Salud, optimizando la atención al paciente.
Sin embargo, para que esta historia clínica
sea verdaderamente eficaz es crucial a la sociedad.
Códigos médicos estandarizados, como los del cie,
y hablando de los cie 10.
Estos códigos corresponden a la décima,
revisión de la clasificación internacional de enfermedades.
Precisamente hablando de esta clasificación,
se trata de un sistema de codificación
desarrollado por la Organización Mundial de la Salud,
que clasifica enfermedades, trastornos y otros problemas
de salud.
Cada código en esta clasificación corresponde
a un diagnóstico específico,
permitiendo que los profesionales de la Salud
registre mi comuniquen de manera estandarizada la condición
de un paciente, y es que el uso de estos códigos
tienen una gran importancia para el sistema médico
por diversas razones.
Por ejemplo, para empezar, permite la estandarización,
es decir, proporciona un lenguaje común
para profesionales de la salud a nivel global,
lo que facilita la comunicación entre médicos,
hospitales y sistemas de salud.
Además, facilita la investigación, ya que permite la recopilación
y el análisis de datos epidemiológicos
ayudando a identificar tendencias de enfermedades
y facilitando la investigación clínica,
y finalmente, también redunda en una mejora
en la atención al paciente o intentar hacerlo,
ya que al codificar diagnósticos de manera precisa
se optimiza la atención médica,
permitiendo a los profesionales seguir tratamientos
y hacer un seguimiento más efectivo de la salud del paciente.
En definitiva, los códigos del cielo,
10 permiten clasificar y codificar diagnósticos,
síntomas y procedimientos médicos en la misma línea.
Integrar estos códigos en la historia clínica electrónica
no solo proporciona una estructura uniforme
para el registro de información,
sino que también facilita el análisis de datos
y la investigación en salud, y esto me gustaría resaltarlo,
ya que es especialmente importante en el contexto de la atención médica
moderna donde la gestión de grandes volúmenes de datos.
Se ha vuelto esencial para mejorar la calidad de la atención
y la toma de decisiones clínicas;
además, asociar determinados códigos cie 10
con la historia clínica electrónica
puede ayudar en la identificación de tendencias epidemiológicas
y en la monitorización de la salud pública,
y es que los datos codificados permiten
a los investigadores y responsables de salud pública
realizar análisis más profundos y precisos,
ayudando a la planificación de recursos y la implementación
de políticas de salud
y, bueno, ahora me gustaría dar paso a Andrés
para que habla de los detalles más técnicos
del sistema que hemos desarrollado para asignar códigos
a informes médicos en español de forma automática,
pues, como ya ha introducido la idea de los ciegos,
es decir, de la historia clínica electrónica,
pues puedo contar un poco cómo trabajamos para asignar
de forma automática estos códigos cie, 10 a informes clínicos.
El sistema desarrollado hasta este momento está basado
en la extracción de frases claves.
La idea principal,
las frases clave son palabras o expresiones
que se consideran que son las más importantes
de un texto.
Estas frases general,
resumen, los puntos clave o los temas principales
del texto y así ayudar a entender de forma rápida
de qué trata el documento sin necesidad de leerlo entero
es algo así como encontrar las ideas más relevantes dentro de un artículo
dentro de un mensaje de cualquier tipo de texto.
Entonces, para nuestro sistema la idea principal
sería conseguir representar el texto yo, médico, el texto clínico,
a través de esta frase es clave y luego enlazar las frases
clave que hemos encontrado con los códigos cie 10
que más se relacionan a partir de información etiquetada
de la que si disponemos vamos, que tenemos previamente
y podemos trabajar con ello.
De esta forma, cuando recibimos un informe nuevo,
que no está etiquetado con códigos, podemos extraer sus frases clave,
y a partir de estas frases clave y del conocimiento previo
que teníamos estos enlaces entre los códigos más relacionados
con determinadas frases clave podemos asignar códigos
cie 10, que son los más probables a este nuevo informe.
Como idea.
El sistema propuesto utiliza dos métodos
para la extracción de frases clave en informes médicos españoles
para la clasificación de los códigos Sieria,
dos métodos diferentes.
Por un lado, utilizamos el método tf idf,
que se trata de una técnica estadística de procesamiento;
lingüístico a grandes rasgos, sin entrar en mucho detalle
la técnica lo que hace es dar importancia a palabras o frases
que aparecen frecuentemente en un documento
porque pueden ser más discriminativa o si pueden aportar información,
pero también resta algo de valor a aquellas palabras que aparecen
de forma muy muy frecuente en todos los documentos,
porque se puede tratar de palabras muy genéricas
o términos muy generales y que son poco informativos.
La segunda técnica que se utiliza
o el segundo componente para extraer frases clave
es una herramienta de etiquetado médico que está basada
en una librería de herramientas de procesamiento del lenguaje natural,
de código abierto, está adaptada al español
y está adaptada al dominio vio biomédico.
Esta herramienta
lo que hace es utilizar un algoritmo de redes neuronales
para anotar automáticamente conceptos biomédicos.
Identifica cuatro tipos de entidades médicas,
como son fármacos y sustancias, enfermedades y síntomas,
elementos anatómicos,
asociados a enfermedades y calificadores
asociados a enfermedades.
También este conjunto de conceptos médicos
complementa el conjunto de frases clave que hemos obtenido
con la técnica que he comentado anteriormente
con la técnica de fluidez,
y de esta manera le añade un subconjunto más especializado,
quizá de frases candidatas entonces.
La combinación de estos métodos,
lo que esperamos es que genere un conjunto óptimo de frases clave
para conseguir esta clasificación de códigos 10 días,
o esta asignación automática de código sigue 10.
El modelo de fluidez extraerlas frases claves generales,
y el modelo de redes neuronales nos permite ofrecer palabras clave
y frases clave más, específicas.
Extraídas de bases de conocimiento médico.
Una vez que hemos conseguido representar los documentos
a través de sus frases clave,
vamos a aplicar una técnica estadística
para asociar estas frases clave.
Los códigos cie 10 que más se relacionan con las frases clave,
esta técnica lo que hace es trabajar con documentos etiquetados,
como decía anteriormente,
para los cuales ya sabemos cuáles son los los códigos asociados
y a partir de esta información, por tanto,
podemos extraer pares de tipo frase clave.
Código cie 10, darle un peso a estos pares en función
de la frecuencia de cómo aparición de estos pares,
es decir, de las veces que aparece una frase clave
en un documento que tiene un código concreto asociado,
somos capaces de generar una base de conocimiento que nos dice
que código es el que se puede asignar con mayor probabilidad
cuando una frase clave concreta
se encuentra en el texto.
Por tanto, también, como comentaba anteriormente,
cuando tenemos un nuevo informe
del que no conocemos sus, sus códigos cie 10,
es decir, que no está etiquetado y queremos asignar códigos,
lo que hacemos es extraerlas frases clave
con el procedimiento que hemos explicado,
con las dos técnicas que hemos explicado
y mirar en la base de conocimiento,
cuáles serían los códigos que deberíamos asignar?
Según estas frases que hemos extraído del informe médico?
Por supuesto, este sistema no es infalible,
y existen diversas casuísticas en las que se encuentran dificultades
para asignar estos códigos correctos.
Lo urbes ahora nos puede comentar un poco más
estas dificultades principales que hemos encontrado.
Gracias andrés.
Pues, efectivamente, es un problema muy complejo.
En realidad, incluso para los humanos,
se hace la anotación de los códigos que le corresponden
a un informe.
Es muy complejo,
pero también para los programas, por diversas razones,
y voy a mencionar algunas de ellas.
Por un lado, está la variabilidad léxica.
Las menciones a enfermedades, las frases clave
que se refieren a una idea se pueden decir de informas muy
variadas pues dolor lumbar lumbalgia dolo de los riñones
parece un fuerte lumbar y por las mañanas etc.
Hay una gran variabilidad.
Entonces, queremos.
Quiero intentar recoger todas las variantes que pueden
estar asociadas a una frase clave, porque nosotros queremos
que esa frase clave nos lleve al código correcto
y que no se nos escapen casos,
y entonces tenemos que intentar detectar todas esas variaciones
que están realmente diciendo lo mismo,
y hay que tener también en cuenta los cambios en el orden
de las palabras que, por ejemplo, en castellano, que es la lengua
en la que nosotros estamos haciendo esta investigación,
pues es muy libre, y en el orden de las palabras
y puede afectar mucho a las expresiones,
otra de las razones que hace que el problema sea muy difícil
es la enorme cantidad de códigos que posibles
que existen entonces, manejar esta diversidad de códigos,
algunos con un cierto grado de similitud.
Entre ellos, complica mucho el problema.
Estamos hablando del orden de 100.000 códigos diferentes.
Por ello es crucial identificar las frases clave detectadas
en un informe que se corresponden inequívocamente con cada código
y que de 10 asignado y diferencias,
las de las que pueden corresponderse con con muchos códigos,
y que, por tanto pueden meter ruido en la clasificación.
Este problema, como digo es muy difícil tanto
que se denomina un problema de clasificación,
multe y etiqueta extrema, que significaba que es multi etiqueta
porque se pueden asignar muchos códigos distintos
a un mismo informe y extrema por la cantidad de códigos diferentes
que existen y que hacen que el proceso sea muy, muy complejo.
Luego también tenemos,
pues la estructura de los informes médicos.
Normalmente los informes médicos
pueden tener alguna tipo de estructura,
pero no siempre está claramente establecida,
pues suelen empezar por los antecedentes,
por historia familiar.
El motivo de la cónsul.
Ha, etc. Pero muchas veces estas partes
no están marcadas claramente en los informes,
y hay que tener en cuenta que la información vital
para asignar los códigos,
pues se corresponde con algunas partes concretas,
como, por ejemplo el diagnóstico.
Entonces, hay que discriminar también lo que es información referente
a la familia, por ejemplo,
de lo que es la información que nos lleva a asignar un código.
Además, otro problema también muy serios.
El desequilibrio de los datos.
Hay códigos para los que hay mucha información,
pues, por ejemplo, antes mencionaba la diabetes,
pues hay, aparecen muchísimos informes entonces,
pues es fácil que los sistemas aprendan.
Qué tipo de frases clave se van a encontrar en un informe
al que le tienen que asignar el código de la de la diabetis,
por ejemplo, pero hay otros códigos que aparecen muy poquitas veces,
pues imaginar, por ejemplo,
los que tienen relación con 100 más de enfermedades raras.
Entonces, pues un pequeño subconjunto de de código son los más utilizados
y hay un gran número de etiquetas que aparecen muy raramente asignadas
a un informe y, por tanto es muy difícil
que un sistema los aprendan y los asignen a un nuevo informe.
Luego también hay errores en la anotación,
pues, como digo, es un problema complejo,
incluso para los humanos,
pues a veces nos nos encontramos que lo que se llama llaman gol estándar,
es el conjunto de informes anotado manualmente
que se utiliza como referencia,
pues no siempre es preciso y puede presentar errores
y luego, bueno, pues, por ejemplo, el efecto de la negación,
no lo mismo decir que un paciente tiene una enfermedad
que decir que no la tiene.
Sin embargo, esto no, no se dice así de una forma tan clara.
También hay una gran variedad de formas
de mencionarlo en un informe, ausencia de síntomas de detall,
problema negativo para.
El azúcar, etc. Y, bueno, pues a veces
la expresión que está alegando aparece muy lejos.
En el texto de lo que se está negando eso complica las cosas,
y lo mismo que he mencionado, la negación,
puedo mencionar pues antecedentes familiares.
Hay que distinguir sin la mención de un problema se refiere al paciente
o si se refiere a otra persona, bien, hay otras dificultades,
pero para que os hagáis una idea de los problemas
que supone abordar estos sistemas automáticamente y ahora
Andrés, nos pueden seguir contando sobre los los resultados
que hemos obtenido a pesar de estas dificultades,
pues bueno, es que es importante resaltar.
Para empezar un poco los los datos que se han utilizado para,
para evaluar el sistema de clasificación, bueno,
para para entrenarlo, para construirlo y para evaluarlo,
estos datos provienen de un conjunto
de casi 13.000 informes médicos del año 2016,
que están anotados manualmente por expertos del dominio,
por supuesto, todos estos informes están debidamente anonimizados
para cumplir con todas las normativas de protección de datos
y para que se puedan utilizar sin ningún problema.
Los informes están divididos en dos subconjuntos.
Por un lado, tenemos un subconjunto de entrenamiento
con un poco más de 10.000 informes, que es el que se utiliza
para construir la base de conocimiento del sistema,
siguiendo el proceso que he comentado anteriormente.
Estos informes son los que contienen códigos,
los cuales son conocidos para los.
Los informes médicos.
Para cada informe médico,
tiene un conjunto de códigos asignados,
y estos son los que conocemos y con los que podemos trabajar
a través del proceso de extracción de frases clave y de la asociación.
Entre estas frases clave y los códigos más relacionados
con ellas podemos construir nuestra base de conocimiento,
y el segundo subconjunto de estos informes
es el de pruebas del subconjunto
de que contiene cerca de 3.000 informes un poco menos
y se reserva para evaluar el rendimiento del sistema.
Entonces aquí lo que hacemos es clasificamos informes nuevos,
entre comillas.
Son informes que sí.
Producen al sistema sin información
sobre los códigos que están asociados,
como si no los hubiéramos visto nunca,
pero realmente si tenemos la información
de los códigos que deberían ser asociados,
pero la dejamos de lado para utilizarla posteriormente
y comparar el la salida del sistema con lo que sería la lo
que les comentaba, como el gol estándar,
lo que sería la predicción o la clasificación correcta
con los códigos reales, que son los asignados manualmente,
por por médicos expertos para ilustrar la dificultad del problema,
y también, como comentaba el Hurdes antes,
pues en el conjunto de entrenamiento tenemos un total de 7.000,
más de 7.500 códigos cie, 10 diferentes,
y cada informe de media tiene asignados más de 10 códigos.
Esto en el conjunto de entrenamiento en el conjunto de es similar.
El promedio de códigos
asignados por informe son nueve medio más o menos
y, por tanto, asignar con precisión nueve o 10 códigos, una media de 9,
10 códigos de entre 7.500 posibles es una tarea realmente complicada.
También, como comentaba, el Hurdes,
el desequilibrio de datos es también un problema bastante importante
en este.
Este tipo de tareas porque hay un pequeño subconjunto
de códigos asignado a la gran mayoría de los informes
y una gran mayoría de códigos que aparecen en un número
muy reducido de informes o a veces ni siquiera aparecen
en este caso.
Por ejemplo, los 100 códigos más frecuentes
cubren el 70 por 100 de los informes
y, sin embargo, existen miles de códigos
que se asignan a menos de 100 informes
para analizar el comportamiento del sistema teniendo en cuenta
estas estas características y estas dificultades,
pues lo que hemos hecho ha sido crear diferentes casos
de prueba utilizando subconjuntos de códigos.
Es decir, en vez de utilizar todos los códigos posibles,
pues utilizamos un subconjuntos de códigos
para ver cómo se comporta el sistema en función de la dificultad
del problema que se aborda, por decirlo de alguna manera.
Entonces tenemos subconjuntos de aquellos códigos que aparecen
en al menos el cinco por 100
de los informes.
Es en al menos el cuatro por 100
de los informes, el tres por 100, etcétera.
De esta forma lo que conseguimos es reducir de alguna manera
la dificultad del problema, y los resultados
nos permiten analizar mejor cómo se comporta el sistema
y, además, cómo va evolucionando este comportamiento
a medida que el problema se hace más complejo.
Sin embargo, por supuesto,
también se han hecho pruebas en el entorno;
en un entorno real;
es decir, sin sin limitar el número de códigos
utilizando todos los códigos, independientemente de su frecuencia,
aparición y pidiendo al sistema que asigne los los
que considere más probables.
Los resultados obtenidos por nuestros sistemas
son especialmente buenos para algunos códigos en general,
lógicamente, para aquellos para los cuales disponemos
de suficientes informes en el entrenamiento;
sin embargo, existen, como comentábamos muchos códigos,
para los que el sistema no tiene suficiente información
para clasificarlos correctamente el rendimiento del sistema.
Por supuesto, es mejor cuando se consideran casos de prueba
que solo utilizan los códigos más frecuentes;
sin embargo, en general consideramos
que se obtienen buenos resultados en comparación
con otros sistemas que abordan tareas similares.
Esta comparativa con otros sistemas es bastante complicada
y esto es importante
resaltarlo teniendo en cuenta la confidencialidad de los datos,
es decir, aunque los datos estén anonimizados,
no se pueden hacer públicos.
Por tanto, nosotros podemos trabajar con un conjunto de datos que quizá
no sea exactamente el mismo con el que haya trabajado
otro sistema con el que con el que nos queremos comparar.
Por esta razón es muy necesario
fomentar que se creen conjuntos de datos compartidos,
que sí que se puedan hacer públicos o al menos que se puedan compartir
entre investigadores trabajando en sistemas similares
para así facilitar la evaluación y la comparación
de diferentes sistemas de clasificación
de una forma segura.
Esto, por supuesto récord requeriría
o requiere la colaboración entre instituciones médicas
y entre instituciones de investigación
para compartir estos datos de la forma más segura posible
y anonimizados por supuesto,
una de las conclusiones más importantes que.
Extraemos de de nuestros resultados
es la la alta interpretabilidad de los resultados que obtenemos,
ya que el sistema nos permite visualizar de forma clara
cuáles son las frases claves,
específicas que conducen a la asignación de un código cie
10 en concreto,
es decir, cuál es la evidencia textual
que el sistema encuentra para decir que este código
es el que debería asignarse esto es especialmente interesante,
dado que estamos trabajando en un problema del dominio médico
en general en este dominio, las técnicas de inteligencia artificial
que se aplican este dominio y en muchos otros en muchos casos
dan soluciones que no son fácilmente explicables,
son soluciones como se suelen denominar
de caja negra.
Por lo tanto, se obtiene un resultado,
pero no se sabe de dónde viene ese resultado.
Sin embargo, en el caso del dominio médico,
cuando tenemos que decidir un diagnóstico o así
o que asignar un código que va a permitir
o no encontrar este informe y saber de qué se está tratando un paciente
este tipo de cosas, es importante poder verificar
las decisiones que ha tomado un sistema automático para comprobar
que efectivamente la asignación ha sido correcta.
Entonces, en nuestro caso
tenemos un sistema que nos permite hacer este proceso
y, por tanto, le aporta un valor añadido adicional al al dominio
en el que estamos trabajando.
Finalmente,
pues Juan nos puede contar un poco acerca de los trabajos futuros
que están relacionados con este,
con esta investigación, con este estudio
y con este campo de aplicación en concreto.
Para empezar, me gustaría describir
los desafíos que están relacionados con aspectos lingüísticos
y como tal los deben ser tratados con técnicas de de procesamiento
de lenguaje natural.
Para empezar, uno de los desafíos podrían
ser el manejo de la negación, explorando técnicas más avanzadas,
para detectar su aparición y su alcance.
En este sentido, se pudieran entrenar modelos específicos
para identificar frases ligadas y su alcance,
evitando de esta manera la asignación incorrecta de códigos.
En segundo lugar,
la variabilidad lingüística es otro de los desafíos que nos planteamos,
que podría afrontarse investigando.
Métodos que permiten detectar expresiones equivalentes
dentro del dominio médico español, por supuesto para esto se podrían,
por ejemplo, utilizar técnicas de normalización léxica
o modelos de lenguaje contextualizados y para acabar
el tercero de los desafíos sería la segmentación de los informes,
y es que a través de la mejora en el algoritmo de segmentación actual
se podría identificar de manera más precisa las secciones relevantes
dentro de los informes médicos, y esto, como decía,
son algunas de las ideas en las que estamos pensando más
relacionadas con el ambiente estrictamente lingüístico,
pero en general tenemos en mente explorar distintas líneas
orientadas a mejorar la precisión del sistema.
Por ejemplo, una de las líneas a explorar podría ser el considerar
los códigos de diagnóstico y procedimiento por separado,
y es que en este sentido
se podrían utilizar estrategias de clasificación específicas
para cada tipo de código construyendo bases de conocimiento
y modelos de clasificación diferenciados.
Otra de las líneas futuras
sería expandir la base de conocimiento de frases clave,
utilizando, por ejemplo, técnicas de extracción más avanzadas
o bien extraerlas, de otras fuentes adicionales,
e incluso mediante la ayuda de expertos médicos.
Otra de las líneas futuras que tendrían seguramente
un alto impacto sería mediante el uso de grandes modelos de lenguaje,
y es que estos recursos que han aparecido
recientemente están copando a la mayoría de las investigaciones
de nuestro área, con muy buenos resultados.
En la mayoría de los casos los modelos de lenguaje
que la mayoría de la mayoría del público general conoce,
gracias a charge, te han supuesto una revolución
a la hora de abordar todo tipo de problemas
dentro del área del procesamiento del lenguaje natural
y, por tanto, sería muy interesante
emplearlos como parte de nuestro sistema
para ver si realmente puede hacernos avanzar un poco más
y, finalmente en nuestra área de investigación
es muy útil también explorar la combinación de métodos y modelos,
además de investigar nuevas formas de combinarlos.
Por ejemplo, una idea posible sería combinar métodos estadísticos
y aquellos basados en aprendizaje profundo
para aprovechar así las ventajas de cada enfoque
y obtener una clasificación más precisa.
Para ello.
Clínicas, conocidas como les en Landing,
en la que se combinan múltiples modelos individuales
para crear un modelo más robusto y preciso
y, bueno, finalmente, como hemos comentado antes,
es importante centrar nuestros esfuerzos
en aumentar al máximo la interpretabilidad del sistema.
Por este motivo estamos trabajando para desarrollar herramientas
que mejoren la visualización de las frases clave
que conducen a la asignación de un código cierto.
Con herramientas de visualización, potentes,
podríamos ser capaces de refinar al máximo.
Las predicciones, por otro lado, incidiendo en la explicabilidad,
también tenemos en mente general explicaciones
más detalladas de cómo se calcula la importancia de cada frase, clave,
y su asociación, con los códigos cie,
10 más relacionados en esta línea
se podrían mostrar las frases clave más relevantes
para cada código cie 10, junto con su peso
y las estadísticas que justifican su asignación.
Esto, por ejemplo y finalmente otra de las ideas
que tenemos para seguir avanzando,
sería integrar la salida del sistema con información externa,
como definiciones de términos médicos, relaciones entre conceptos
y utilizaron teologías o bases de datos de terminología médica.
De esta forma se podrían proporcionar explicaciones más completas
y contextualizadas de las decisiones del sistema y bueno,
con esto hemos finalizado y gracias por acompañarnos en este espacio
y hasta la próxima.
Muchísimas gracias por darnos esta oportunidad.
Esperamos que otro programa sirva para dar a conocer más al público
el tema de los informes médicos y del esfuerzo
que supone para los médicos y para las instituciones sanitarias
y, bueno, pues encantados de haber podido
estar aquí un solo saludar, faltaría, o la codificación sanitaria
permite transformar toda la información médica relevante
en códigos estandarizados,
estos códigos en una especie de idioma común
que traduce diagnósticos, procedimientos, medicamentos y.
Los datos clínicos en una serie de caracteres alfanuméricos,
estos códigos facilitan la organización,
el almacenamiento y la recuperación de la información,
permitiendo un flujo de datos coherente y comprensible en el campo
de la salud así nos lo han contado en esta charla tan interesante
la catedrática de Salud Joy
y los profesores Juan Martínez Ramo y Andrés Duque,
Fernández del departamento de lenguajes y sistemas informáticos
de la UNED,
que realizan este tipo de investigación en el marco
de distintos proyectos nacionales del ministerio,
dos ya finalizados y otro que acaba de empezar a Internet
y en colaboración con el hospital universitario de Alcorcón y Madrid.
Les agradecemos este espacio, como el de otros dos programas
a los que podéis acceder desde nuestro canal multimedia.
Canal punto.
Un punto es y que conforman una serie que hemos destinado a profundizar
en las aplicaciones del procesamiento del lenguaje,
a problemas de dominio médico gracias por acompañarnos ya.
Está pronto.
No.
El ciclo Tuerca sin tornillos.
Es una serie de programas, escrita y dirigida por docentes,
que conforman el departamento de Historia Social
y del Pensamiento Político de la UNED,
cuyo objetivo es recopilar,
materiales que asistan, que ayuden a docentes y estudiantes
que cursan las asignaturas de este departamento.
En el programa de hoy marisa
González, de Oleaga, nos presenta un texto Afros,
en el que se enmarca en la investigación
historia cooperativa,
en las escuelas del delta del río para Ana
que forman parte del proyecto de i mas d mas y territorios de la memoria
otras culturas,
otros espacios dirigido por la propia González de Oleaga.
Dentro de los objetivos del proyecto
está la creación de materiales didácticos
para fomentar la participación activa de los y las estudiantes
en la construcción de memorias colectivas.
Afros en el del, los esclavizados en Buenos Aires.
A pesar de la importante presencia de personas esclavizadas
durante la época colonial en el virreinato del río
de la Plata.
Poco se ha sabido hasta hace unas décadas sobre la trascendencia
de este contingente de población sometido al trabajo forzado.
Solo un rumor que se deja oír a uno las representaciones patrias
en la figura de la negra más amo rera o el agua valor para 1.825.
Uno de cada cuatro porte niños, es decir,
el 25 por 100 de la población era afrodescendientes.
Se estima que pudo haber llegado a lo largo del siglo
18 al 33 por 100.
Pero esta historia empezó mucho antes.
10 años después de la fundación de Buenos Aires,
por Juan llegara ahí
comienza en el llegar los llamados buques negreros para entonces
el puerto de Buenos Aires era un puerto de contrabando,
por lo que personas y mercancías entraban ilegalmente
con el beneplácito de la Iglesia.
Incluso, con la participación activa de algún obispo
que traficaba con personas según algunos estudios el vale.
uno de los esclavos representada hasta un 70 por 100 del valor
de las mercancías totales traídas en estos barcos,
pero la mayoría de esta gente no se quedaba en Buenos Aires
sino que era forzada seguir rumbo el norte entre otras cosas
porque la demanda desesperada de mano de obra
provenía de las plantaciones azucareras y Buenos Aires
era por entonces un 1.000.000.000 infestado de fiebre amarilla;
no obstante, los esclavizados,
que se quedaron en la ansiedad, se encargaron de las xacra cercanas
y se ocuparon de distintos oficios, como albañiles artesanos.
La banderas sirvientes en las casas acomodadas,
vendedoras ambulantes como las llamadas negra
en basamos rederas, que debían entregar el dinero que obtenían
de la venta de sus productos a su amo o a su ama.
Una parte importante de los varones esclavizados
fueron obligados a servir en el ejército durante los conflictos
de la corona española con otros países
y durante las guerras de independencia todo eso muestra
la importancia de los esclavizados tanto en el campo
como en la ciudad de Buenos Aires.
Hasta el relevo que supuso la llegada de las olas migratorias
a partir de 1.880.
Sin embargo, la historia nacional
recoge la trascendencia de estos últimos
descendemos de los barcos según el famoso aforismo
y niega silencia u incluye la importancia
de los primeros desaparecidos, los africanos y sus descendientes.
Una mirada atenta
a las características fenotípica es de la población argentina,
permite ver la presencia incuestionable
de la población esclavizada en nuestro adn nacional,
a pesar de las epidemias de la baja natalidad
y de la alta mortalidad infantil de este sector de población
en el siglo xix de las bajas en las guerras.
Y de la mezcla con la población venida de otros confines,
ahí están y cada vez con más fuerza,
se hacen oír en la lengua quilo hongo mondongo,
cada tinga mina o arango,
en la fiesta como el carnaval en la música
como el tango o en los instrumentos musicales
como el bombo.
Ahí están también en el delta del.
Los afrodescendientes, en el delta del.
Hace algunos años, en una de esas reuniones
que congregan a los isleños en las escuelas,
de cubrir que había personas que podían
ser por sus características;
físicas afrodescendientes.
Es curioso, porque vemos lo que podemos ver
y, sobre todo, lo que podemos nombrar,
lo que no queda relegado a un cono de sombra,
intrigada por este descubrimiento, cuando pregunten por la posibilidad
de que esa familia fuera descendiente de africanos
me dijeron al unísono que no, que simplemente era muy
Morocho encontraría muchas veces más con esta incapacidad
para pronunciar la palabra negro o para reconocer un origen que podía
ser tambalear.
Esa historia nacional,
formada mayoritariamente por inmigrantes europeos,
pero seguía indagando y esa familia de apellido,
Belén, era una pista importante que mis llevó a pensar
en la posibilidad de conexión entre el nombre familiar,
el colegio de los jesuitas, construido en los saltos de Sampedro
y otra orden religiosa,
la de los hermanos de la orden develen,
llamado Beth limitas, que instalados en la ciudad
y en la campiña empleaban, mano de obra,
clava entonces no había duda alguna en la necesidad y conveniencia
de este empleo por parte de la iglesia que lo alentaba.
Sin.
Miramientos compraban esclavos de entre 10 13 años,
por considerar que era la edad más apropiada para aprender un oficio.
En los documentos oficiales de la orden
se puede ver el disciplinamiento al que lo jesuitas y bcl
-emitas, sometían a los díscolos y a los rebeldes
y que la mayor parte de las veces acababa con la venta de esa persona.
Tal fue el caso de Juan develen, vendido por ladrón
y atrevido el de Benedicto por intentar fugarse
y el de Francisco por altivo.
Los esclavos llevaban generalmente el apellido del amo fuera una persona
o como en este caso una orden religiosa.
Lo que hoy podría parecernos como un gesto de humanidad
son parte de nuestra familia,
era en realidad una estrategia contable.
Son parte de nuestras propiedades.
Los Belén,
entre los que se encontraba un clavo, se le bre Patricio,
el capataz puede que hayan llegado al delta
a través de ciertas vueltas del destino;
la clave está en el río.
En el siglo 18 lo Jesuitas una orden religiosa.
Disponía de una famosa estancia llamada Las Palmas por el río,
o haré un estancia que lindaba con el de Las Palmas
a lo largo de su curso.
En ese establecimiento toda la mano de obra esclava
y muy probablemente fueran otros los apellidos, se dice,
aunque no hay documentación que lo respalde, que esa estancia
tenía algunos enclaves en las islas del delta.
Sabemos también que la expulsión de los jesuitas en 1.767
supuso un cambio en su condición
o al menos así lo percibían los esclavizados,
y eso generó una revuelta liderada por el capataz sanas Tasio.
Por qué no querían ser esclavos del rey,
sino de los padres?
.
Todas se pensar
que los amotinados que nunca regresaron pueden haberse escondido,
en el del dada la proximidad geográfica del lugar
y la ventaja logísticas que proporcionaba entonces y ahora,
pero también que parte de esos esclavos
fueran vendidos,
o simplemente pasaron a formar parte de la mano de obra forzada.
De los limitas
que se hicieron cargo o arrendaron algunas propiedades confiscadas,
el delta era lo que se conocía entonces como tierras de panes
llevar un lugar alejado donde se podía ir a pescar, buscar madera,
a ser carbón o simplemente esconderse de cualquier persecución.
Así es muy probable que los antepasados de los Belén,
que hoy viven en el del, fueron el clavo de los jesuitas
o que, al irse, esta orden religiosa
pasaron a formar parte de las propiedades de los límites,
pero los Belén no fueron los únicos
Afros que poblaron el inmenso e intrincado paisaje del del,
una familia, los Gutierres,
de los que tenemos constancia documental
también seguramente llegaron en otra época afines
o mediados del siglo xix antes o después de la abolición
definitiva de la esclavitud en Argentina.
En 1.860.
Hemos rastreado la existencia de dos de los.
Gutierres.
Gabino y Euphemia hermanos, residentes en el arroyo caracoles;
el primero y en el mini; la segunda casero;
en el caso de Gabino parteras, en el de fémina.
Empecemos por el principio.
Según consta en el censo de 1.895.
Eufemia tenía cuatro años y Gabino 1;
así es; habrían; ha sido en 1.891 en.
En 1.894 su padre era chileno, José Gutierres y su madre
Carmen Nieto oriental Gabino -trabajó durante buena parte
de su vida en la quinta la kasu harinas en el arroyo caracoles.
Como casero de la familia, Saba, ets y Euphemia.
Vivió y murió en el mini tras yendo al mundo,
a varias generaciones de isleñas.
Euphemia no queda claro
si era la hija mayor de la familia Gutierres,
o la segunda en orden de nacimiento, presidida por Rosario,
que de muy niña fue enviada como sirvienta a casa
de la familia, ancho, herena, ejemplo arquetípico de familia,
Patricia no era frecuente en aquella época,
que la familia con muchos hijos
mandaran a los mayores, como sirvientes,
a casa de gente pudientes, se les llamaba fábula,
fábula y recibían a cambio de su trabajo.
Came comida, Eufemia, no estudio, pero tenía un especial de estresa
con la parturient, has ayudando a no ser a varias generaciones
de pobladores del del-vivía con su marido,
justo Silva, y varios hijos en una quinta
en el mínimo junto con ella, vivía otro señor de nombre urbano indio,
según recuerdan los vecinos que le ayudaban las labores domésticas
cocinando la bandos ropa siendo a por leña
esta colaboración le permitía Eufemia dedicarse a los partos.
Nadie sabe a ciencia cierta cómo urbanos llegó
y se quedó en su casa.
Se dice que eran parientes y que en un momento dado urbano
fue llamado para ser el servicio militar,
pero lo mandaron a casa porque ya tenía 40 años.
Infrecuente en aquella época
que los niños no fueran inscritos en el registro civil,
dado que la mortalidad infantil eral
y se esperaba tiempo para notar a los recién nacidos,
por si no lograban superar los dos años,
y en esa espera a veces los padres se olvidaban
del certificado de nacimiento,
tampoco era raro que la familia con chaval,
eran algún pariente de menos recursos que ellos
o simplemente alguien que pasaba por ahí
y ofrecía trabajo a cambio de techo, comida?
Nada de esto era extraño.
Las costumbres de la época, como tampoco lo era,
que en los sectores populares la gente se casara
o se emparejada con personas de distintos grupos étnicos
o procedencias,
porque lo que se veía y consideraba entonces
era esa común pertenencia al grupo de los laboral,
antes por el bien de Eufemia, la vinieron a buscar de todos lados,
y llegó incluso a ser la protagonista de varias notas.
En periódicos locales todavía hoy se les recuerda,
se subía la canoa y remada,
incluso lloviendo para llegar a ella,
donde alguna mujer a punto de parir necesitará sus servicios
o alojaba durante días aquellas otras mujeres embarazadas,
a veces acompañadas de sus hijos pequeños que se acercaban a su casa
a punto de dar a luz.
Entonces, cuando el momento llegaba se cansaba un ponche
y prendía un siga roto, Cano.
No sabemos si, como forma de concentrarse en la tarea
o como parte de los remedios tradicionales
que ayudaban a disminuir el dolor,
soplando el humo al oído la fama de Eufemia
como partera, tal doctor Año eco o Mañueco, muy famoso,
en aquellos años le propuso ponerle una clínica,
y eso lo rechazó todo el mundo, la quería y hay quien dice y no.
Es exagerado que era considerada como un dios hay
quien recuerda que tenía terror a las tormentas
y que, cuando una se avecinaba, agarraba su amuleto
y se escondía, hasta que el peligro pasaba
a menos que tuviera que ir a socorrer alguna mujer en labor de parto.
Entonces no había rayo ni trueno que la parara
le gustaba el pan después de la comida,
hay gente que recuerda que pedía que le guardaran un pedacito
para comérselo al final del almuerzo.
Cuando murió era una mujer grande y su tumba.
En el cementerio de San Fernando se convirtió en un altar,
cuya memoria iban a honrar los isleños.
La vino,
uno de los hermanos de Eufemia, nacido cuatro años después,
que ella vivió buena parte de su vida como casero de una familia inglesa;
lo sabe, en el arroyo caracoles.
Se decía que el abuelo de Gabino había sido esclavo
y que su padre había participado en alguna guerra en el sur.
Como soldado chileno,
probablemente se refieran al período crítico
en las relaciones entre los dos países,
que va desde 1.008;
79 a 1902 apresado y enviado al penal de uso haya tiempo;
después escapó para llegar por sus pedidos a Buenos Aires
junto con otro preso;
en su misma situación Gabino;
trabajó durante toda su vida para la familia del inglés,
tal y como se conoce aún hoy a los sabes.
En la isla,
cuando la familia de los propietarios llegaba a la casa,
cada fin de semana se encontraba un canasto de fruta.
Mandarina naranja
u otra fruta resiente cosechada a la puerta de la casa.
Esta era la forma que tenía.
Gabino de recibirnos, vivía, en la casa
de los botes que estaba justo encima del sajón,
donde se atracaban las embarcaciones.
La casita toda, de Machín bre tenía dos piezas.
Una donde Jorge sabe guardaba herramientas y la otra,
la habitación de Gabino Machín grada de madera,
era una habitación hermosa y él tenía un catre; ahí tirado,
medio en penumbra y saliendo de esa habitación
había un pequeño por y ahí estaba en la cocina y al lado.
Otro galpón con abejas Gabino,
se ponía todo el equipo para sacar la miel,
pero metía la mano desnuda y no lo picaban;
en esa época no había luz y en invierno
tenía encendida la cocina de leña y siempre había algo cosiendo,
se en sima de la chapa comía,
mucho pescado y prácticamente no tenía nada excepto el plato
y el tenedor,
que le habían dado los patrones lo saben, lo adoraban tan
es así que el padre Jorge saben se compra una chata
y le puso de nombre
don Gabino su fortalesa,
su saber ser lo convertían en alguien muy especial para todos,
para los chicos, porque era cariñoso
y todo un personaje andaba con un viejo traje
y una camisa, pero descalzo algunos de esos niños
de entonces recuerdan que al amanecer sabía que era hora?
Porque escuchaba el ruido de la bomba de agua que Gabino
activaba debajo de la casa.
Era entonces el tiempo de levantarse y correr a tomar mate con el viejo,
en la casa de los botes.
No obstante, y a pesar de la amabilidad,
sabía defender sus derechos, y cuando don Johor,
que sacaba el cuaderno negro en el que anotaba
lo que le debía Gabino -protestaba y decía que a él
no le hacía falta escribir nada porque lo tenía todo registrado
en su cabeza.
Una vez se ganan una rifa
un sancho que andaba retrasando por la quinta aste,
que dio con sus huesos en la casa siempre fumaba;
en.
Y uno de los pasa tiempos de sus sobrinos
era tirarle en la pipa con la onda tal;
ves la pipa fuera un resabio de su origen familiar,
en África, las pipas,
son emblemas de diferenciación tribal y étnica
cuando iba tigre frecuentaba algunos lugares
como el barrio, la mariposa,
donde se llegó a gastar toda la plata que ganó en la lotería
era generoso y solidario, buen vecino y muy trabajador
le gustaba jugar a las muchachas en un boliche que había en el río,
en una quinta que todavía hoy se llama la paquita;
y lo asia con guantes blancos y acompañado de su amigo don Manoli
en una oportunidad estaba cargando un bote del patrón
con un motor foro ocho la lancha flotó-mandándolo a él
y al patrón de pedido.
Esa tierra no le pasó nada en esa oportunidad,
pero no mucho.
Después tuvo una hernia,
y ya no podía ser fuerza ni trabajar.
Falleció en un hospital de tigre a los 60 años,
pero su memoria, recriada en las fotos que se conservan,
todavía circula por el caracoles,
entre la niebla que algunas mañanas inunda,
el río al pie de caso harinas o un relato de Marisa,
González Gilead o o un texto Afros,
en el del que se enmarca en la investigación,
historia cooperativa,
en las escuelas del delta del río Arana,
que forma parte del proyecto de i mas d mas y territorios
de la memoria.
Otras culturas,
otros espacios dirigido por la propia González de Oleaga,
dentro de los objetivos del proyecto,
está la creación de materiales didácticos
para fomentar la participación activa de los y las estudiantes
en la construcción de memorias colectivas.
Tuerca si tornillos es una serie de programas escrita
y dirigida por los agentes que conforman, que integran
el departamento de Historia Social y del Pensamiento Político de la UNED,
cuyo objetivo es recopilar,
materiales que asistan, que ayuden a docentes y estudiantes
que cursan las asignaturas de este departamento.
En nuestro canal de multimedia, canal punto.
Un punto es:
se pueden consultar este y todos los espacios de este ciclo de hipotecas.
Gracias por su atención y hasta el próximo.
La.
Historia, se escribe con historias, historias de nombres que nadie olvida
y, sobre todo, relatos comunes de gente
cuya huella se ha diluido en el tiempo por la dejadez,
por el olvido.
Es momento de recuperar su huella
y contar la historia de personas anónimas que, con su vida
y sus acciones contribuyeron a conquistar
o consolidar derechos típicos.
Este es el espíritu de agentes del común biografías anónimas
y olvidadas de quienes lucharon por la democracia;
una serie de políticas dirigida por los profesores
Pilar mera
Costa símil el Martorell Linares desde el departamento
de Historia Social y del Pensamiento Político de la UNED,
que van a desgranar relatos de vida de personas;
la biografía de algunos algunas que lucharon por la democracia
y en una fama cuyo esfuerzo fue borrado por los años.
Gentes del común sigue sus pasos y les pone nombre,
porque es tiempo de recordar y darles un sitio en la memoria.
Hoy nuestra protagonista es María Luisa González
-archivera y bibliotecaria.
Que a.
María Luisa González, feliz cantidad Filosofía y Letras por la Universidad
de Salamanca.
En 1921 fue la primera mujer en estudiar en dicha universidad,
y casi no lo consigue.
Había nacido en 1900 medina, de pomar en el seno
de una familia culta, era hija del boticario local,
quien, que hizo que recibiera una buena formación,
aunque fallecía cuando ella, era una niña
tras lograr buenas notas en el bachillerato,
solicita una beca para la Universidad de Salamanca,
pero la Junta de los colegios universitarios
le impidió concurrir a la convocatoria por el hecho
de ser mujer.
Nos ha encantado
y recurrió a la exclusión ante el Ministerio de Instrucción Pública
y Bellas Artes, que le dio la razón y obligó a la junta
a modificar sus criterios de selección.
Acabando así con la discriminación
institucionalizada hacia las mujeres en dicha universidad, pese a cabo,
en las primeras.
Lo que pasó allí algunos de sus compañeros
de la universidad se reunieron en una cuadrilla para salvarle
y gritar groserías una discriminación habitual
que sufrían muchos estudiantes universitarios en aquella época.
Al finalizar sus estudios, de nuevo,
con una beca María Luisa se trasladó a Madrid
y pasó una temporada alargue
en la residencia de señoritas, de la Junta para la Ampliación de Estudios
.
Según sus propias palabras,
allí las mujeres pudieran cultivarse no para tener un papel la familia,
sino para proyectarse hacia el exterior.
Preparó allí las oposiciones al cuerpo facultativo
de archiveros, bibliotecarios y arqueólogos,
un trabajo aceptado socialmente para las mujeres,
profesionales de clase media,
que obtenían un título universitario en solo un año a las oposiciones,
y obtuvo plazas lo que le permitió trabajar
como archivera y bibliotecaria, asimismo, de forma simultánea,
curso los estudios de doctorado en Historia
y consigo una beca de la Junta.
Para la Ampliación de Estudios,
que permitió pasar un año en París, en La Sorbona,
para avanzar en su tesis doctoral sobre las relaciones
entre los condados del Rosellón
y daña con cataluña durante el siglo 17.
Durante su estancia en la residencia María Luisa González,
en tabla amistad,
con muchos de los intelectuales alojados en su análoga,
la Residencia de Estudiantes, securitario García Lorca,
Buñuel, Moreno, Villa y Dalí también.
Ahí conoce, a don Juan Vicens de la llave archivero, como ella,
con quien contrajo matrimonio en 1925 tuvo dos hijos.
No te crees que yo me casé muy enamorada.
Confesaré años después, en una entrevista,
tomó esta decisión, en parte por la presión de la familia
y, en parte, porque Juan tenía unos notables recursos económicos
que garantizaban su porvenir.
Aunque su marido intentó que dejar el trabajo para dedicarse
a las tareas del hogar, ellas se mantuvo firme
y continúa su trayectoria profesional.
La Guerra Civil trastocó la vida de María Luisa González.
Primero se exilió a Francia, con su marido,
pero después se separaron el Partido hacia México y María Luisa
y sus hijos pequeños se trasladaron a la Unión Soviética,
la crianza de los hijos recayó en exclusiva sobre ella
algo que la agobia, hasta el punto de que llegó a pensar en darlos
en acogida.
Yo quería quitarme un poco el peso de los hijos
porque yo tenía también que vivir mi vida, reconocería,
con toda sinceridad, al recapitular su vida
en la primero trabajo varios años como maestra.
Pero en 1943 fundó la cátedra de lengua española
dentro del instituto estatal de Relaciones Internacionales de Moscú,
donde se preparaban los diplomáticos soviéticos
más tarde se trasladó a trabajar en la Universidad del ominoso
de Moscú donde creó la primera Cátedra de Literatura Española
en la Unión Soviética,
a mediados de los 50 se instaló en China;
allí organizó una cátedra de Literatura Española
en la Universidad de Pekín, a pesar de este éxito profesional.
En 1962 volvíamos y recuperar su cátedra en la universidad.
Finalmente, las la muerte de Franco.
En 1977 regreso a España donde pasó los últimos años de su vida,
falleció en 1998.
María Luisa González, archivera y Bibliotecaria.
Una de las primeras estudiantes de la Universidad de Salamanca
pionera de la esfera cultural española del siglo xx
y expulsada de su profesión, a la que el exilio marca
la subida nos la han traído a la memoria Irene,
Mendoza, Martín, doctora en Historia Contemporánea,
y miembro de un proyecto de memoria democrática en el csic.
Ha diana?
Casi sola e investigadora.
Posdoctoral de la Universidad Complutense, de Madrid y tutora
de la UNED y Fátima Martínez
-Pazos investigadoras, doctoras.
Al del departamento de Historia Social
y del Pensamiento Político de la UNED.
Sobre.
Una biografía de Alejandro Camino, Rodríguez, profesor,
de la Universidad de Salamanca.
Gentes del común biografías sinónimas
y olvidadas de quienes lucharon por la democracia,
una serie de cas dirigida por los profesores,
Pilar, mera Costa, sin miguel Martel Linares;
desde el departamento de Historia Social
y del Pensamiento Político de la UNED,
que rememora historias de vida de personas;
la biografía de algunos algunas que lucharon por la democracia,
y conquistaron una fama cuyo esfuerzo fue borrado por los años.
Desde esta serie gentes
del común queremos seguir sus pasos y ponerles nombre.
Homenajean porque es tiempo de recordar y ponerles un sitio
en la memoria.
En nuestro canal multimedia, que han al punto UNED,
punto es, se pueden consultar este y todos los espacios de gentes
del común biografías Anónimas y olvidadas
de quienes lucharon por la democracia.
Gracias por vuestro interés.