The aid of machine learning to overcome the classification of real health discharge reports written in Spanish

Hospitals attached to the Spanish Ministry of Health are currently using the International Classification of Diseases 9 Clinical Modification (ICD9-CM) to classify health discharge records. Nowadays, this work is manually done by experts. This paper tackles the automatic classification of real Discharge Records in Spanish following the ICD9-CM standard. The challenge is that the Discharge Records are written in spontaneous language. We explore several machine learning techniques to deal with the classification problem. Random Forest resulted in the most competitive one, achieving an F-measure of 0.876.

Un nuevo enfoque didáctico para acercar la Electroquímica al alumnado a través de experiencias cotidianas

La electroquímica es una parte importante de la química, incluida en la mayoría de los temarios de diversas ciencias experimentales. Las reacciones químicas con transferencia de electrones aparecen en numerosas situaciones de la vida cotidiana y constituyen un aspecto muy importante en las reacciones biológicas. A pesar de su importancia, la electroquímica suele ser percibida por los estudiantes con dificultad pues incluye conceptos algo abstractos, como el de potencial eléctrico, que combinados con los propios conceptos de química, tienden a desconcertar al alumno. El objetivo del presente trabajo de investigación docente es la elaboración de un portafolio de ejemplos en los que aparece la electroquímica en el ámbito cotidiano. El uso de baterías y acumuladores es ampliamente conocido. Sin embargo, es menos conocido el papel de la electroquímica en síntesis de gran importancia industrial como la del cloro, el aluminio o el nylon. La electroquímica aparece también entre los principios de funcionamiento de diversos biosensores, como los sistemas de control de alcoholemia o glucosa en sangre. Los ejemplos seleccionados servirán para introducir diversos aspectos de la electroquímica, pretendiendo despertar el interés por esta parte de la ciencia.