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Monge: Geographic Monitor of Diseases

  • Autores: Luis Alfonso Ureña López Árbol académico, María Teresa Martín Valdivia Árbol académico, Salud M. Jiménez Zafra Árbol académico, Flor Miriam Plaza del Arco Árbol académico, Miguel Ángel García Cumbreras Árbol académico, M. Dolores Molina González
  • Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 61, 2018, págs. 193-196
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Monge: Monitor Geográfico de Enfermedades
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Monge es un prototipo de un monitor geográfico de enfermedades basado en tweets. Recuperando tweets localizados en distintas ciudades españolas, tanto en español como en catalán, y procesando y analizando la información con técnicas y herramientas de Tecnologías del Lenguaje Humano, permite predecir posibles brotes epidémicos de distintas enfermedades de interés general (gripe, asma, etc.). Los tweets son filtrados utilizando tres criterios: localización, idioma y bolsas de palabras de enfermedades que han sido generadas utilizando sinónimos de WordReference y embeddings. Esta demo podría ser de gran utilidad porque los Centros para el Control y la Prevención de enfermedades tardan entre 1-2 semanas desde que se diagnostica al paciente hasta que los datos están disponibles, mientras que con este prototipo se ofrece una monitorización en tiempo real.

    • English

      Monge is a prototype of a geographic monitor of diseases, based on tweets. After the recovering phase of tweets, located in different Spanish cities, these tweets are processed and filtered with techniques and tools of Human Language Technologies. Tweets are filtered with three criteria: location, language (Spanish and Catalan) and bag of words of diseases (generated using synonyms of WordReference and embeddings). The processed information is presented in an interactive way allowing to predict possible epidemic outbreaks of different diseases (e.g. flu, asthma). This demo could be very useful because the Centers for Disease Control and Prevention take between 1-2 weeks from the moment the patient is diagnosed until the data is available, while with this prototype a real-time monitoring of diseases is offered.

  • Referencias bibliográficas
Fundación Dialnet

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