MongeGeographic Monitor of Diseases

  1. Ureña López, Luis Alfonso
  2. Martín Valdivia, María Teresa
  3. Jiménez Zafra, Salud M.
  4. Plaza-del-Arco, Flor Miriam
  5. García Cumbreras, Miguel Ángel
  6. Molina González, M. Dolores
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Año de publicación: 2018

Número: 61

Páginas: 193-196

Tipo: Artículo

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Resumen

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.

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Fuente de los datos: Dialnet