Dr. Víctor Yeste

Proyectos de investigación

• Detección de valores humanos y moralidad con procesamiento de lenguaje natural

  Mi línea de investigación se centra en el desarrollo de modelos de NLP sensibles a valores humanos para detectar, interpretar y predecir la presencia de valores morales en textos políticos y sociales. Combina teoría de Schwartz, aprendizaje supervisado, Transformers, LLMs, calibración, ensamblado, contexto y conocimiento moral explícito para crear sistemas eficientes, explicables y aplicables al análisis del discurso.

• IA neuro-simbólica explicable para el diagnóstico genómico de enfermedades ultra-raras

  Esta línea de investigación desarrolla sistemas inteligentes explicables para apoyar el diagnóstico de enfermedades genéticas ultra-raras. Integra IA neuro-simbólica, datos genómicos, fenotipos HPO y literatura biomédica mediante RAG para priorizar variantes genéticas y generar informes trazables bajo criterios ACMG/AMP, mejorando la interpretabilidad, reproducibilidad y utilidad clínica de la decisión diagnóstica

• Machine learning explicable para la predicción y prevención del abandono estudiantil

  Esta línea de investigación aplica minería de datos educativos y métodos de machine learning para identificar, predecir y explicar factores asociados al abandono estudiantil en educación superior. A partir de datos académicos, demográficos y contextuales, compara modelos como Random Forest, árboles de decisión, boosting, regresión logística y redes neuronales, con el fin de apoyar sistemas tempranos de alerta y estrategias institucionales de retención.

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