Aquest sistema es basa en la folksonomía, que és un concepte que parteix de la taxonomia tradicional en la qual es defineixen categories en les quals després es classificaran les etiquetes que es trobin en el document. La diferència principal és que la folksonomía fa una classificación bottom-up d'etiquetes. Això significa que en comptes de determinar les categories prèviament a l'anàlisi, l'anàlisi proveeix categories segons la freqüència d'aparició de les etiquetes. La folksonomía és un concepte poc conegut, encara que l'usem diàriament.

Folksonomy Text Analytics utilitza tècniques d'intel·ligència artificial com machine learning i models grans de llenguatge, també coneguts com Large Language Model (LLM), per a analitzar grans quantitats de dades escrites en llenguatge natural no estructurat. Gràcies a això, és capaç d'extreure patrons i informació valuosa d'altes, baixes i històries clíniques en l'àmbit clínic. Els avantatges d'usar machine learning i LLM són que permeten una major precisió en l'anàlisi de dades i una major capacitat per a identificar patrons i tendències que serien difícils de detectar manualment. A més, aquests models poden aprendre i adaptar-se a mesura que s'alimenten amb més dades, la qual cosa implica que la seva precisió i capacitat per a analitzar dades continuarà millorant amb el temps. Amb Bismart Folksonomy, l'administració i els professionals de l'àmbit clínic poden obtenir informació valuosa i prendre decisions informades sobre la base de les dades analitzades.

En l'àmbit clínic es generen enormes quantitats de dades diàriament. Entre aquestes dades es troben altes i baixes mèdiques i històries clíniques, entre molts altres tipus. Dins d'aquestes grans quantitats de dades es troben patrons i informació que poden ser de molt de valor per a l'administració i per als professionals.

No obstant això, l'extracció d'aquesta informació de manera manual resulta impossible, donada la magnitud de les dades i al fet que les altes, baixes i històries estan escrites en llenguatge natural no estructurat.

Les característiques principals de Bismart Folksonomy són: