Folksonomy Text Analytics
Automatiza el análisis de contenidos en el lenguaje natural
Puedes consultar todas las características técnicas de Folksonomy en la ficha técnica de la solución.
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Puedes ver los resultados que han conseguido otras empresas descargándote el caso de éxito.
Este sistema se basa en la folksonomía, que es un concepto que parte de la taxonomía tradicional en la cual se definen categorías en las que luego se clasificarán las etiquetas que se encuentren en el documento. La diferencia principal es que la folksonomía hace una clasificación bottom-up de etiquetas. Eso significa que en vez de determinar las categorías previamente al análisis, el análisis provee categorías según la frecuencia de aparición de las etiquetas. La folksonomía es un concepto poco conocido, aunque lo usamos diariamente.
Folksonomy Text Analytics, utiliza técnicas de inteligencia artificial como machine learning y modelos grandes de lenguaje, también conocidos como Large Language Model (LLM), para analizar grandes cantidades de datos escritos en lenguaje natural no estructurado. Gracias a esto, es capaz de extraer patrones e información valiosa de altas, bajas e historias clínicas en el ámbito clínico. Las ventajas de usar machine learning y LLM son que permiten una mayor precisión en el análisis de datos y una mayor capacidad para identificar patrones y tendencias que serían difíciles de detectar manualmente. Además, estos modelos pueden aprender y adaptarse a medida que se alimentan con más datos, lo que implica que su precisión y capacidad para analizar datos seguirá mejorando con el tiempo. Con Bismart Folksonomy, la administración y los profesionales del ámbito clínico pueden obtener información valiosa y tomar decisiones informadas en base a los datos analizados.
En el ámbito clínico se generan enormes cantidades de datos diariamente. Entre estos datos se encuentran altas y bajas médicas e historias clínicas, entre muchos otros tipos. Dentro de estas grandes cantidades de datos se encuentran patrones e información que pueden ser de mucho valor para la administración y para los profesionales.
Sin embargo, la extracción de esta información de forma manual resulta imposible, dada la magnitud de los datos y al hecho de que las altas, bajas e historias están escritas en lenguaje natural no estructurado.
Las principales características de Folksonomy
Estructuración de datos
Tipo de datos estructurables
pdf, words, txt, emails, imágenes, voz, video
Sinonímia
Múltiples etiquetas para el mismo concepto
Homonímia
misma etiqueta para distintos conceptos
No necesita entidad maestra
Importante ahorro de tiempo
Data discovery
Easy query
Búsquedas sin conocimientos técnicos
Análisis en tiempo real
Configuración de alarmas
Portal web de fácil acceso