Text Mining per la Digital Transformation nel Life Science
I Big Data costituiscono un patrimonio enorme, che grazie all’AI e al NLP può essere utilizzato per migliorare tutte le fasi della pipeline del farmaco, dalla produzione al monitoraggio, riducendo i costi e velocizzando le procedure.
AI nel Life Science: soluzioni e tecnologie efficaci
La digitalizzazione dei servizi e dei processi nel Life Science ha portato le strutture a produrre e conservare un numero sempre crescente di dati legati ai farmaci e ai pazienti, molti dei quali di natura testuale, che vengono generati ogni giorno nella produzione farmacologica.
Il Text Mining è una branca del
Natural Language Processing
(NLP) che si occupa in particolare
dell’estrazione di informazioni da
input di tipo testuale.
Esso è definito
come il processo di esplorazione
e analisi di grandi quantità di dati
testuali non strutturati grazie all’aiuto
di software specifici che riescono ad
identificare concetti, patterns, topics,
parole chiave e altre peculiarità dei
dati.
Dal 2016 abbiamo un team dedicato
allo sviluppo di soluzioni basate
sulle applicazioni di Data e Artificial
Intelligence.
Possiamo pertanto
realizzare applicazioni web responsive
in grado di interrogare fonti di dati
eterogenee e multipiattaforma.
Il beneficio è quello di riuscire a
effettuare ricerche semplici su domini
complessi, in particolare per quelle
aziende con grandi banche di dati
non strutturate.
SAS Visual Text Analytics
Grazie alla soluzione SAS Visual Text Analytics è possibile preparare i dati, esplorare visivamente gli argomenti, estrarre entità e fatti, analizzare il sentiment, costruire modelli di testo e distribuirli all’interno di sistemi o processi esistenti per analizzare grandi volumi di dati non strutturati in modo facile e veloce.
Le principali caratteristiche e funzioni del Text Mining sono: parsing, Text Mining, estrazioni di informazioni, approcci di modellazione ibrida, implementazione flessibile, supporto nativo per 33 lingue e piattaforma aperta.