Sin distancias.
La UNED en Radio 3.
Hola, gracias por elegirnos.
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 Lourdes Araujo
y los profesores Juan Martínez Romo
y Andrés Duque Fernández del Departamento de Lenguajes y
Sistemas Informáticos de la UNED.
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 acompañan realizan este tipo
de investigación en el marco de distintos proyectos nacionales
del Ministerio, dos ya finalizados y otro que acaba de empezar,
EDERMED, y en colaboración con el Hospital Universitario de Alcorcón
en Madrid.
Os invitamos a escuchar esta interesante charla
que mantienen los profesores Lourdes Araujo,
Juan Martínez Romo y Andrés Duque Fernández.
La profesora Araujo tiene la palabra.
Hoy 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 las de los hospitales absorbidos en frente 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,
los tratamientos prescritos y demás,
sino que también tienen que asignar unos códigos que se corresponden
a cada enfermedad identificada, a cada prueba, etcétera.
¿Y qué son esos códigos?
Pues son identificadores específicos,
principalmente enfermedades y procedimientos médicos.
Como en un informe médico
se mencionan distintos síntomas antecedentes, etc.,
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 complica el problema
de la asignación de códigos.
Para contextualizar un poco,
Juan nos va a hablar 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 de 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 asociar códigos médicos estandarizados como los del CIE-10.
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 registren
y 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 intenta 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 CIE-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 CI-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 en la planificación de recursos y en la implementación
de políticas de salud.
Ahora me gustaría dar paso a Andrés para que hable de los detalles
más técnicos del sistema que hemos desarrollado para asignar códigos
C10 a informes médicos en español de forma automática.
Como ya ha introducido Juan la idea de los CIE-10
y de la historia clínica electrónica,
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 clave, es la idea principal.
Las frases clave son palabras o expresiones
que se consideran que son las más importantes
de un texto.
Estas frases en general resumen los puntos clave
o los temas principales del texto y así ayudan 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 médico,
el texto clínico, a través de estas frases clave,
y luego enlazar las frases clave que hemos encontrado
con los códigos CIE10 que más se relacionan,
a partir de información etiquetada de la que sí disponemos,
que tenemos previamente y podemos trabajar con ella.
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 general, el sistema propuesto utiliza dos métodos
para la extracción de frases clave en informes médicos españoles
para la clasificación de los códigos CIERIA.
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 discriminativos y 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 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 comentaba anteriormente, con la técnica TF-IDF,
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 CIE-10
o esta asignación automática de códigos CIE-10.
El modelo TF-IDF extrae las frases clave 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
con los códigos CIE10 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 códigos asociados.
Y a partir de esta información, por tanto,
podemos extraer pares de tipo frase clave, código CIE10
y darle un peso a estos pares.
En función de la frecuencia de coaparición 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
qué 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 códigos CIE-10,
es decir, que no está etiquetado, y queremos asignar códigos,
lo que hacemos es extraer las 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.
Lourdes 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, hacer 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 formas muy variadas,
pues dolor lumbar, lumbalgia, dolor en los riñones,
padece un fuerte lumbar por las mañanas, etc.
Hay una gran variabilidad.
Entonces, tenemos que 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 escape en casos.
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 estudios,
Esta investigación es muy libre, 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 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,
crucial identificar las frases clave detectadas en un informe
que se corresponden inequívocamente con cada código ICD-10 asignado
y diferenciarlas de las que pueden corresponderse 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 multietiqueta extrema,
que significa que es multietiqueta 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 complejo.
Luego también tenemos la estructura de los informes médicos.
Normalmente los informes médicos
pueden tener algún tipo de estructura,
pero no siempre está claramente establecida,
pues suelen empezar por los antecedentes,
por historia familiar, el motivo de la consulta, 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 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 serio
es el desequilibrio de los datos.
Hay códigos para los que hay mucha información, por ejemplo,
antes mencionaba la diabetes, aparecen muchísimos informes,
entonces 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 diabetes, por ejemplo.
Pero hay otros códigos que aparecen muy poquitas veces.
Imaginad, por ejemplo,
los que tienen relación con síntomas de enfermedades raras.
Entonces, un pequeño subconjunto de códigos 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 aprenda y los asigne 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 encontramos que lo que se llama
Goal Standard, que es el conjunto de informes anotado manualmente
que se utiliza como referencia, pues no siempre es preciso
y puede presentar errores.
Y luego, por ejemplo, el efecto de la negación.
No es lo mismo decir que un paciente tiene una enfermedad
que decir que no la tiene.
Sin embargo, esto 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 tal problema,
negativo para azúcar, etc. Y a veces la expresión que está negando aparece
muy lejos en el texto de lo que se está negando,
eso complica las cosas.
Y lo mismo que menciono la negación,
puedo mencionar antecedentes familiares,
hay que distinguir si la mención de un problema se refiere al paciente
o si se refiere a otra persona.
Hay otras dificultades, pero para que os hagáis una idea
de los problemas que supone abordar estos sistemas automáticamente.
Y ahora Andrés nos puede seguir contando
sobre los resultados que hemos obtenido
a pesar de estas dificultades.
Sí, pues bueno, es importante resaltar,
para empezar, un poco los datos que se han utilizado para evaluar
el sistema de clasificación, bueno, 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 comentaba anteriormente.
Estos informes son los que contienen códigos,
los cuales son conocidos para 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,
el subconjunto de test,
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 se introducen al sistema sin información
sobre los códigos que están asociados,
como si no los hubiéramos visto nunca,
pero realmente sí tenemos la información de los códigos
que deberían ser asociados.
Pero la dejamos de lado para utilizarla posteriormente
y comparar la salida del sistema
con lo que sería lo que Lourdes comentaba como el gol estándar,
lo que sería la predicción o la clasificación correcta
con los códigos reales que son los asignados
manualmente por médicos expertos.
Para ilustrar la dificultad del problema
y también como comentaba Lourdes antes, pues en el conjunto
de entrenamiento tenemos un total de 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 test es similar.
El promedio de códigos asignados por informe son nueve y medio,
más o menos, y por tanto, asignar con precisión
nueve o diez códigos, una media de nueve o diez códigos
de entre siete mil quinientos posibles,
es una tarea realmente complicada.
También, como comentaba Lourdes, el desequilibrio de datos es también
un problema bastante importante en 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% 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 características
y estas dificultades, 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 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 5% de los informes,
en al menos el 4% de los informes, el 3%, 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 un entorno real,
es decir, sin limitar el número de códigos,
utilizando todos los códigos independientemente
de su frecuencia de aparición y pidiendo al sistema
que asigne los que considere más probables.
Los resultados obtenidos por nuestro sistema
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 sólo 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 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,
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 nuestros resultados es la alta interpretabilidad
de los resultados que obtenemos.
Ya que el sistema nos permite visualizar de forma clara
cuáles son las frases clave 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,
en 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 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 dominio
en el que estamos trabajando.
Finalmente,
Juan nos puede contar un poco acerca de los trabajos futuros
que están relacionados 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 deben ser tratados con técnicas de procesamiento
de lenguaje natural.
Para empezar, uno de los desafíos podría ser el manejo de la negación,
explorando técnicas más avanzadas para detectar su aparición
y su alcance.
En este sentido, se podrían entrenar modelos específicos
para identificar frases negadas 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 en 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 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 del público general conoce gracias a ChatGPT
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 hay técnicas conocidas, como el Assemble Learning,
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 CIEF.
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 generar 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 dar un 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 utilizar ontologías 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.
Gracias por acompañarnos en este espacio
y hasta la próxima.
Muchísimas gracias por darnos esta oportunidad.
Esperamos que este 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 saludo.
Hasta otro día.
La codificación sanitaria permite transformar
toda la información médica relevante en códigos estandarizados.
Estos códigos son una especie de idioma común
que traduce diagnósticos, procedimientos, medicamentos
y otros 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 Lourdes Arujo y los profesores Juan Martínez Romo
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,
EDERMED, y en colaboración con el Hospital Universitario de Alcorcón
en Madrid.
Les agradecemos este espacio como el de otros dos programas
a los que podéis acceder desde nuestro canal multimedia
canal.
uned.
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 y hasta pronto.
El ciclo Tuercas y Tornillos es una serie de programas escrita
y dirigida por docentes que conforman el Departamento de Historia Social
y de el 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 Delta,
que se enmarca en la investigación historia cooperativa
en las escuelas del Delta del río Paraná,
que forman parte del proyecto de I+,
D+, I, 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 Delta.
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 aún hoy en las representaciones patrias,
en las figuras de la negra mazamorrera
o el aguador.
Para 1825, uno de cada cuatro porteños,
es decir, el 25% de la población, era afrodescendiente.
Se estima que pudo haber llegado, a lo largo del siglo XVIII,
al 33%.
Pero esta historia empezó mucho antes.
Diez años después de la fundación de Buenos Aires por Juan de Garay,
comienzan a 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 e incluso con la participación activa
de algún obispo que traficaba con personas.
Según algunos estudios, el valor de los esclavos representaba
hasta un 70% 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 a seguir rumbo al norte.
Entre otras cosas, porque la demanda desesperada de mano de obra
provenía de las plantaciones azucareras y Buenos Aires
era por entonces un billorrio infestado de fiebre amarilla.
No obstante, los esclavizados
que se quedaron en la ciudad se encargaron de las chacras cercanas
y se ocuparon de distintos oficios como albañiles,
artesanos, lavanderas, sirvientes en las casas acomodadas,
vendedoras ambulantes,
como las llamadas negras mazamorreras, 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 ello 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 1880.
Sin embargo, la historia nacional recoge la trascendencia
de estos últimos, descendemos de los barcos,
según el famoso aforismo, y niega,
silencia u ocluye la importancia de los primeros desaparecidos,
los africanos y sus descendientes.
Una mirada atenta a las características fenotípicas
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, quilombo, mondongo, catinga, mina o arango.
En las fiestas como el carnaval,
en la música como el tango o en los instrumentos musicales
como el bombo.
Ahí están, también en el Delta del Paraná.
Los afrodescendientes en el Delta del Paraná.
Hace algunos años, en una de esas reuniones
que congregan a los isleños en las escuelas,
descubrí 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 pregunté por la posibilidad
de que esa familia fuera descendiente de africanos,
me dijeron al unísono que no, que simplemente eran muy morochos.
Me encontraría muchas veces más con esta incapacidad
para pronunciar la palabra negro o para reconocer un origen
que podía hacer tambalear esa historia nacional
formada mayoritariamente por inmigrantes europeos.
Pero seguí indagando, y esa familia de apellido
Belén era una pista importante que me llevó a pensar
en la posibilidad de conexión entre el nombre familiar,
el Colegio de los Jesuitas, construido
en los Altos de San Pedro, y otra orden religiosa,
la de los hermanos de la Orden de Belén,
llamados Betlemitas,
que instalados en la ciudad y en la campiña
empleaban mano de obra esclava.
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 y 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 los jesuitas y betlemitas
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 de Belén, 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 esclavo célebre,
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 XVIII, los jesuitas, una orden religiosa,
disponía de una famosa estancia llamada Las Palmas
por el río o Areco.
Una estancia que lindaba con el Paraná de las Palmas
a lo largo de su curso.
En ese establecimiento, toda la mano de obra era 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 1767
supuso un cambio en su condición,
o al menos así lo percibían los esclavizados,
y eso generó una revuelta, liderada por el capataz Anastasio,
porque no querían ser esclavos del rey,
sino de los padres.
Todo hace pensar que los amotinados,
que nunca regresaron, pueden haber se escondido en el delta,
dada la proximidad geográfica del lugar y las ventajas logísticas
que proporcionaba entonces y ahora.
Pero también que parte de esos esclavos fueran vendidos
o simplemente pasaran a formar parte de la mano de obra forzada
de los betlemitas,
que se hicieron cargo o arrendaron algunas propiedades confiscadas.
El delta era lo que se conocía entonces como tierras de pan llevar,
un lugar alejado donde se pudiera pescar, buscar madera,
hacer carbón o simplemente esconderse de cualquier persecución.
Así, es muy probable que los antepasados de los Belén,
que hoy viven en el Delta, fueran esclavos de los jesuitas,
o que al irse esta orden religiosa,
pasaran a formar parte de las propiedades
de los betlemitas.
Pero los Belén no fueron los únicos afros
que poblaron el inmenso e intrincado paisaje del Delta.
Una familia, los Gutiérrez,
de los que tenemos constancia documental,
también.
Seguramente llegaron en otra época, a fines o mediados del siglo XIX,
antes o después de la abolición definitiva de la esclavitud
en la Argentina en 1860.
Hemos rastreado la existencia de dos de los Gutiérrez,
Gabino y Eufemia, hermanos, residentes en el Arroyo Caracoles,
el primero, y en el Miní, la segunda.
Casero en el caso de Gabino, partera en el de Eufemia.
Pero empecemos por el principio.
Según consta en el Censo de 1895,
Eufemia tenía cuatro años y Gabino uno.
Así, ella habría nacido en 1891 y él en 1894.
Su padre era chileno, José Gutiérrez,
y su madre, Carmen Nieto, oriental.
Gavino trabajó durante buena parte de su vida
en la Quinta Las Casuarinas, en el Arroyo Caracoles,
como casero de la familia Savage.
Y Eufemia vivió y murió en el Miní,
trayendo al mundo a varias generaciones de isleños.
Eufemia.
No queda claro si era la hija mayor de la familia Gutiérrez
o la segunda en orden de nacimiento, precedida por Rosario,
que de muy niña fue enviada como sirvienta a casa
de la familia Anchorena, ejemplo arquetípico de familia
Patricia.
No era infrecuente en aquella época
que las familias con muchos hijos mandaran a los mayores
como sirvientes a casa de gente pudiente.
Se los llamaba fámulo o fámula
y recibían a cambio de su trabajo cama y comida.
Eufemia no estudió,
pero tenía una especial destreza con las parturientas,
ayudando a nacer a varias generaciones de pobladores
del Delta.
Vivía con su marido, Justo Silva, y varios hijos en una quinta
en el Miní.
Junto con ellos vivía otro señor,
de nombre Urbano, indio, según recuerdan los vecinos,
que le ayudaba en las labores domésticas, cocinando, lavando ropa,
yendo a por leña.
Esta colaboración le permitía a Eufemia
dedicarse a los partos.
Nadie sabe a ciencia cierta cómo Urbano llegó
y se quedó en su casa.
Se dice que eran parientes y que en un momento dado Urbano
fue llamado para hacer el servicio militar,
pero lo mandaron a casa porque ya tenía 40 años.
Tampoco era infrecuente en aquella época
que los niños no fueran inscritos en el registro civil,
dado que la mortalidad infantil era alta
y se esperaba tiempo para anotar 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 las familias conchabaran a algún pariente
de menos recursos que ellos o simplemente a alguien que pasaba
por ahí y ofrecía trabajo a cambio de techo y comida.
Nada de esto era extraño a las costumbres de la época,
como tampoco lo era que en los sectores populares
la gente se casara o se emparejara con personas
de distintos grupos étnicos o procedencias,
porque lo que se veía y consideraba entonces
era esa común pertenencia al grupo de los laburantes.
Volviendo a Eufemia, la venían a buscar de todos lados
y llegó incluso a ser la protagonista de varias notas
en periódicos locales.
Todavía hoy se la recuerda.
Se subía a la canoa y remaba, incluso lloviendo,
para llegar allá donde alguna mujer
a punto de parir necesitara 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 calzaba un poncho y prendía un cigarro toscano.
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.
Tanta era la fama de Eufemia como partera que un tal doctor
Añeco, o Mañeco, muy famoso en aquellos años,
le propuso ponerle una clínica, y ella lo rechazó.
Todo el mundo la quería, y hay quien dice,
y no parece 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 a 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.
Gabino.
Uno de los hermanos de Eufemia, nacido cuatro años después que ella,
vivió buena parte de su vida como casero
de una familia inglesa, los Savage,
en el Arroyo Caracoles.
Se decía que el abuelo de Gavino había sido esclavo
y que su padre había participado en alguna guerra en el sur
como soldado chileno.
Probablemente se refieran al periodo crítico
en las relaciones entre los dos países
que va desde 1879 a 1902.
Apresado y enviado al penal de Ushuaia,
tiempo después escapó para llegar por sus medios a Buenos Aires
junto con otro preso en su misma situación.
Gavino trabajó durante toda su vida para la familia del inglés,
tal y como se conoce aún hoy a los Savage 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,
recién cosechada a la puerta de la casa.
Esta era la forma que tenía Gavino de recibirlos.
Vivía en la casa de los botes, que estaba justo encima del zanjón,
donde se atracaban las embarcaciones.
La casita, toda de machimbre,
tenía dos piezas.
Una donde Jorge Saverch guardaba herramientas
y la otra la habitación de Gavino, machimbrada, de madera.
Era una habitación hermosa.
Y él tenía un catre ahí tirado,
medio en penumbra.
Y saliendo de esa habitación había un pequeño porche
y ahí estaba la cocina.
Y al lado otro galpón con abejas.
Gavino 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 cociéndose
encima de la chapa.
Comía mucho pescado
y prácticamente no tenía nada, excepto el plato
y el tenedor que le habían dado los patrones.
Los Savage lo adoraban.
Tan es así que el padre, Jorge Savage,
se compró una chata y le puso de nombre Don Gavino.
Su fortaleza, su saber hacer,
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 Gavino 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 Jorge sacaba el cuaderno negro
en el que anotaba lo que le debía, Gavino protestaba.
Y decía que a él no le hacía falta escribir nada,
porque lo tenía todo registrado en su cabeza.
Una vez se ganó en una rifa un chancho,
que andaba retosando por la quinta hasta que dio con sus huesos
en la cazuela.
Siempre fumaba en pipa, y uno de los pasatiempos
de sus sobrinos era tirarle la pipa con la onda.
Tal vez la pipa fuera un resabio de su origen familiar.
En África, las pipas son emblemas de diferenciación tribal y étnica.
Cuando iba a Tigre,
frecuentaba algunos lugares como el bar 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 bochas en un boliche
que había en el río en una quinta que todavía hoy se llama La Paquita.
Y lo hacía con guantes blancos
y acompañado de su amigo Don Manolillo.
En una oportunidad estaba cargando un bote del patrón con un motor
Ford 8 y la lancha explotó, mandándolo a él
y al patrón despedidos a tierra.
No le pasó nada en esa oportunidad, pero no mucho después tuvo una hernia
y ya no podía hacer fuerza ni trabajar.
Falleció en un hospital de Tigre a los 60 años.
Pero su memoria, recreada en las fotos
que se conservan todavía, circula por el caracoles
entre la niebla que algunas mañanas inunda el río,
al pie de las casuarinas.
Un relato de Marisa González de Oleaga.
Un texto, Afros en el Delta,
que se enmarca en la investigación Historia Cooperativa
en las Escuelas del Delta del río Paraná,
que forma parte del proyecto de I+,
D+, I, 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.
Tuercas y tornillos es una serie de programas escrita
y dirigida por los docentes que conforman,
que integran el Departamento de Historia Social
y de el 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 multimedia, canal.
uned.
es, se pueden consultar este y todos los espacios
de este ciclo de podcast.
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 cívicos.
Este es el espíritu de Gentes del Común,
biografías anónimas y olvidadas de quienes lucharon
por la democracia.
Una serie de podcast dirigida por los profesores Pilar Meracostas
y Miguel 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 conquistaron una fama cuyo esfuerzo fue borrado por los años.
Gente 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.
María Luisa González se licenció en 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 en Medina de Pomar,
en el seno de una familia culta.
Era hija del boticario local,
quien quiso que recibiera una buena formación,
aunque falleció cuando ella era una niña.
Tras lograr buenas notas en el bachillerato,
solicitó 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.
No se achantó
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 todo, en las primeras semanas que pasó allí,
algunos de sus compañeros
de la universidad se reunieron en una cuadrilla para silbarle
y gritar groserías, una discriminación habitual
que sufrían muchas estudiantes universitarias en aquella época.
Al finalizar sus estudios, de nuevo con una beca,
María Luisa se trasladó a Madrid y pasó una temporada larga
en la residencia de señoritas de la Junta para Ampliación de Estudios.
Según sus propias palabras, allí las mujeres podían cultivarse,
no para tener un papel en 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 sólo un año,
aprobó las oposiciones y obtuvo plaza,
lo que le permitió trabajar como archivera y bibliotecaria.
Asimismo, de forma simultánea,
cursó los estudios de doctorado en Historia
y consiguió una beca de la Junta para Ampliación de Estudios
que le permitió pasar un año en París,
en la Sorbona, para avanzar en su tesis doctoral
sobre las relaciones entre los condados del Rosellón
y de Cerdanya con Cataluña durante el siglo XVII.
Durante su estancia en la residencia,
María Luisa González entabló amistad con muchos de los intelectuales
alojados en su análoga, la Residencia de Estudiantes.
Sobre todo con García Lorca, Buñuel, Moreno Villa y Dalí.
También ahí conoció a Juan Vicens de la Llave,
archivero como ella,
con quien contrajo matrimonio en 1925 y tuvo dos hijos.
No te creas que yo me casé muy enamorada,
confesaría 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 dejara el trabajo para dedicarse
a las tareas del hogar, ella se mantuvo firme
y continuó 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.
Él partió 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 agobió 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 URSS,
primero trabajó 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 de Lomonosov,
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 volvió a Moscú
y recuperó su cátedra en la universidad.
Finalmente, tras la muerte de Franco, en 1977 regresó 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 marcará su vida.
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, Adriana Casesola,
investigadora postdoctoral de la Universidad Complutense de Madrid
y tutora de la UNED, y Fátima Martínez Pazos,
investigadora postdoctoral 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 anónimas y olvidadas de quienes lucharon
por la democracia.
Una serie de podcast dirigida por los profesores Pilar Mera Costas
y Miguel Martorell 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, homenajearlas, porque es tiempo de recordar
y ponerles un sitio en la memoria.
En nuestro canal multimedia canal.
uned.
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.