IPHealth: plataforma inteligente basada en open, linked y big data para la toma de decisiones y aprendizaje en el ámbito de la salud

• Autores: Manuel de Buenaga Rodríguez , Diego Gachet , Manuel Jesús Maña López , Jacinto Mata Vázquez , María Lourdes Borrajo Diz , Eva Lorenzo Iglesias
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 55, 2015, págs. 161-164
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • IPHealth: intelligent platform based on open, linked and big data for decision-making and learning in the field of health
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• Resumen
  • español

    El proyecto IPHealth tiene como principal objetivo diseñar e implementar una plataforma con servicios que permitan un acceso integrado e inteligente a la información relacionada en el entorno biomédico. Se proponen tres escenarios de uso: (i) la asistencia a los profesionales sanitarios durante el proceso de toma de decisiones en el ámbito clínico, (ii) el acceso a información relevante sobre su estado de salud a pacientes crónicos y dependientes y (iii) el soporte a la formación basada en la evidencia de los nuevos estudiantes de medicina. Se propondrán técnicas más efectivas para diversas técnicas de PLN y extracción de información de grandes conjuntos de datos tanto provenientes de sensores como utilizando conjuntos de datos y texto de libre acceso. Se diseñará una arquitectura y un framework de aplicaciones Web que permita la integración de procesos y técnicas de minería de texto y datos e integración de información de una forma rápida, uniforme y reutilizable (mediante plugins).

  • English

    The IPHealth project's main objective is to design and implement a platform with services that enable an integrated and intelligent access to related in the biomedical domain. We propose three usage scenarios: (i) assistance to healthcare professionals during the decision making process at clinical settings, (ii) access to relevant information about their health status and dependent chronic patients and (iii) to support evidence-based training of new medical students. Most effective techniques are proposed for reveral NLP tecniques and extraction of information from large data sets from sets of sensors and using open data. A Web application framework and an architecture that would enable integration of processes and techniques of text and data mining will be designed. Also, this architecture have to allow an integration of information in a fast, consistent and reusable (via plugins) way.

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