Por una parte utilizando técnicas de Big Data ha llevado a cabo un piloto para mapear y procesar automáticamente la información no estructurada sobre ‘alergias’ a partir de los datos del campo de observaciones de la aplicación AP-MADRID del SERMAS. Esto ha permitido crear un repositorio central, estructurado y normalizado de alertas de alergias para conseguir una gestión médica más eficaz.
En este enlace se amplía la información del proyecto.
Por otro lado en colaboración con Hospital Clínico San Carlos (HCSC), ha llevado a cabo un proyecto cuyo punto de partida ha sido escuchar, de manera no invasiva, los medios sociales para detectar cuáles son las preocupaciones y hábitos que les interesan a los ciudadanos, y sobre los que debería incidir para poder anticiparse a las necesidades de la población. Utilizando la herramienta Lyngo, se ha tratado toda la información recogida sobre un modelo lingüístico computacional, desarrollado a partir de algoritmos diseñados ad hoc que permiten conocer la opinión de los usuarios en materia de sanidad, detectar tendencias, grupos de conversación e influencers, entre otros.
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