Using Informatics and the Electronic Medical Record to Describe Antimicrobial Use in the Clinical Management of Diarrhea Cases at 12 Companion Animal Practices

Antimicrobial drugs may be used to treat diarrheal illness in companion animals. It is important to monitor antimicrobial use to better understand trends and patterns in antimicrobial resistance. There is no monitoring of antimicrobial use in companion animals in Canada. To explore how the use of electronic medical records could contribute to the ongoing, systematic collection of antimicrobial use data in companion animals, anonymized electronic medical records were extracted from 12 participating companion animal practices and warehoused at the University of Calgary. We used the pre-diagnostic, clinical features of diarrhea as the case definition in this study. Using text-mining technologies, cases of diarrhea were described by each of the following variables: diagnostic laboratory tests performed, the etiological diagnosis and antimicrobial therapies. The ability of the text miner to accurately describe the cases for each of the variables was evaluated. It could not reliably classify cases in terms of diagnostic tests or etiological diagnosis; a manual review of a random sample of 500 diarrhea cases determined that 88/500 (17.6%) of the target cases underwent diagnostic testing of which 36/88 (40.9%) had an etiological diagnosis. Text mining, compared to a human reviewer, could accurately identify cases that had been treated with antimicrobials with high sensitivity (92%, 95% confidence interval, 88.1%-95.4%) and specificity (85%, 95% confidence interval, 80.2%-89.1%). Overall, 7400/15,928 (46.5%) of pets presenting with diarrhea were treated with antimicrobials. Some temporal trends and patterns of the antimicrobial use are described. The results from this study suggest that informatics and the electronic medical records could be useful for monitoring trends in antimicrobial use.

Un mundo escrito: Construcción de un espacio virtual-institucional para archivos de escritores de Misiones. 16H346

Este proyecto es continuación de proyectos de crítica genética que se llevaron a cabo, o están en marcha en la Secretaría de Investigación de la Facultad de Humanidades de la UNaM, que tienen como objeto manuscritos de la literatura provincial. La labor de este proyecto implica una red de acuerdos teóricos, críticos y metodológicos iniciales, un rastreo e identificación de documentos en la región y la tramitación de préstamos ante poseedores actuales de los manuscritos a la que se suma lo interdisciplinario con el diálogo entre la crítica genética y la ciencia de la computación. A la luz de este diálogo el proyecto se propone en esta primera etapa promover tres acciones: a) desarrollar un sitio virtual-institucional que facilite el acceso en línea a archivos de escritores regionales que se vienen estudiando en la UNaM. b) hacer un relevamiento de los archivos de manuscritos que en la actualidad se encuentran diseminados, invisibles a las investigaciones para, en ese gesto, recuperarlos e incentivar su estudio. c) diseñar y construir una base de datos y un repositorio digital de manuscritos, utilizando para esta tarea software Open Source. d) sentar las bases para un estudio sobre la factibilidad de implementar un proceso de Text Mining que automatice la recuperación de información relevante, categorice los documentos y los agrupe de acuerdo a características comunes. e) Afianzar lazos institucionales con otros proyectos existentes en Argentina (UNLP), Francia (CRLA-Archivos), Bélgica (UCLovaina), España ( Universidad de Castilla La Mancha) y con UNNE y la UNLa con quien ya tenemos un convenio de colaboración en Minería de datos.

Un mundo escrito: Construcción de un espacio virtual-institucional para archivos de escritores de Misiones. 16H346

Este proyecto es continuación de proyectos de crítica genética que se llevaron a cabo, o están en marcha en la Secretaría de Investigación de la Facultad de Humanidades de la UNaM, que tienen como objeto manuscritos de la literatura provincial. La labor de este proyecto implica una red de acuerdos teóricos, críticos y metodológicos iniciales, un rastreo e identificación de documentos en la región y la tramitación de préstamos ante poseedores actuales de los manuscritos a la que se suma lo interdisciplinario con el diálogo entre la crítica genética y la ciencia de la computación. El proyecto se propone en esta primera etapa promover tres acciones: a) desarrollar un sitio virtual -institucional que facilite el acceso en línea a archivos de escritores regionales que se vienen estudiando en la UNaM. b) hacer un relevamiento de los archivos de manuscritos que en la actualidad se encuentran diseminados, invisibles a las investigaciones para, en ese gesto, recuperarlos e incentivar su estudio. c) diseñar y construir una base de datos y un repositorio digital de manuscritos, utilizando para esta tarea software Open Source. d) sentar las bases para un estudio sobre la factibilidad de implementar un proceso de Text Mining que automatice la recuperación de información relevante, categorice los documentos y los agrupe de acuerdo a características comunes. e) Afianzar lazos institucionales con otros proyectos existentes en Argentina (UNLP) y con UNNE y la UNLa con quien ya tenemos un convenio de colaboración en Minería de datos, con Francia (CRLA-Archivos), Bélgica (UCLovaina), España (Universidad de Castilla La Mancha).

Towards Openness in Biomedical Informatics

Over the last years, and particularly in the context of the COMBIOMED network, our biomedical informatics (BMI) group at the Universidad Politecnica de Madrid has carried out several approaches to address a fundamental issue: to facilitate open access and retrieval to BMI resources —including software, databases and services. In this regard, we have followed various directions: a) a text mining-based approach to automatically build a “resourceome”, an inventory of open resources, b) methods for heterogeneous database integration —including clinical, -omics and nanoinformatics sources—; c) creating various services to provide access to different resources to African users and professionals, and d) an approach to facilitate access to open resources from research projects

A New Method to Retrieve, Cluster And Annotate Clinical Literature Related To Electronic Health Records

The access to medical literature collections such as PubMed, MedScape or Cochrane has been increased notably in the last years by the web-based tools that provide instant access to the information. However, more sophisticated methodologies are needed to exploit efficiently all that information. The lack of advanced search methods in clinical domain produce that even using well-defined questions for a particular disease, clinicians receive too many results. Since no information analysis is applied afterwards, some relevant results which are not presented in the top of the resultant collection could be ignored by the expert causing an important loose of information. In this work we present a new method to improve scientific article search using patient information for query generation. Using federated search strategy, it is able to simultaneously search in different resources and present a unique relevant literature collection. And applying NLP techniques it presents semantically similar publications together, facilitating the identification of relevant information to clinicians. This method aims to be the foundation of a collaborative environment for sharing clinical knowledge related to patients and scientific publications.

Presencia en Twitter de los candidatos a las elecciones madrileñas de 2015

Durante los últimos años ha aumentado la presencia de personas pertenecientes al mundo de la política en la red debido a la proliferación de las redes sociales, siendo Twitter la que mayor repercusión mediática tiene en este ámbito. El estudio del comportamiento de los políticos en Twitter y de la acogida que tienen entre los ciudadanos proporciona información muy valiosa a la hora de analizar las campañas electorales. De esta forma, se puede estudiar la repercusión real que tienen sus mensajes en los resultados electorales, así como distinguir aquellos comportamientos que tienen una mayor aceptación por parte de la la ciudadaná. Gracias a los avances desarrollados en el campo de la minería de textos, se poseen las herramientas necesarias para analizar un gran volumen de textos y extraer de ellos información de utilidad. Este proyecto tiene como finalidad recopilar una muestra significativa de mensajes de Twitter pertenecientes a los candidatos de los principales partidos políticos que se presentan a las elecciones autonómicas de Madrid en 2015. Estos mensajes, junto con las respuestas de otros usuarios, se han analizado usando algoritmos de aprendizaje automático y aplicando las técnicas de minería de textos más oportunas. Los resultados obtenidos para cada político se han examinado en profundidad y se han presentado mediante tablas y gráficas para facilitar su comprensión.---ABSTRACT---During the past few years the presence on the Internet of people related with politics has increased, due to the proliferation of social networks. Among all existing social networks, Twitter is the one which has the greatest media impact in this field. Therefore, an analysis of the behaviour of politicians in this social network, along with the response from the citizens, gives us very valuable information when analysing electoral campaigns. This way it is possible to know their messages impact in the election results. Moreover, it can be inferred which behaviours have better acceptance among the citizenship. Thanks to the advances achieved in the text mining field, its tools can be used to analyse a great amount of texts and extract from them useful information. The present project aims to collect a significant sample of Twitter messages from the candidates of the principal political parties for the 2015 autonomic elections in Madrid. These messages, as well as the answers received by the other users, have been analysed using machine learning algorithms and applying the most suitable data mining techniques. The results obtained for each politician have been examined in depth and have been presented using tables and graphs to make its understanding easier.

USO DE TEORIAS NO CAMPO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: MAPEAMENTO USANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE TEXTOS

Esta dissertação visa apresentar o mapeamento do uso das teorias de sistemas de informações, usando técnicas de recuperação de informação e metodologias de mineração de dados e textos. As teorias abordadas foram Economia de Custos de Transações (Transactions Costs Economics TCE), Visão Baseada em Recursos da Firma (Resource-Based View-RBV) e Teoria Institucional (Institutional Theory-IT), sendo escolhidas por serem teorias de grande relevância para estudos de alocação de investimentos e implementação em sistemas de informação, tendo como base de dados o conteúdo textual (em inglês) do resumo e da revisão teórica dos artigos dos periódicos Information System Research (ISR), Management Information Systems Quarterly (MISQ) e Journal of Management Information Systems (JMIS) no período de 2000 a 2008. Os resultados advindos da técnica de mineração textual aliada à mineração de dados foram comparadas com a ferramenta de busca avançada EBSCO e demonstraram uma eficiência maior na identificação de conteúdo. Os artigos fundamentados nas três teorias representaram 10% do total de artigos dos três períodicos e o período mais profícuo de publicação foi o de 2001 e 2007.(AU)

USO DE TEORIAS NO CAMPO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: MAPEAMENTO USANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE TEXTOS

Esta dissertação visa apresentar o mapeamento do uso das teorias de sistemas de informações, usando técnicas de recuperação de informação e metodologias de mineração de dados e textos. As teorias abordadas foram Economia de Custos de Transações (Transactions Costs Economics TCE), Visão Baseada em Recursos da Firma (Resource-Based View-RBV) e Teoria Institucional (Institutional Theory-IT), sendo escolhidas por serem teorias de grande relevância para estudos de alocação de investimentos e implementação em sistemas de informação, tendo como base de dados o conteúdo textual (em inglês) do resumo e da revisão teórica dos artigos dos periódicos Information System Research (ISR), Management Information Systems Quarterly (MISQ) e Journal of Management Information Systems (JMIS) no período de 2000 a 2008. Os resultados advindos da técnica de mineração textual aliada à mineração de dados foram comparadas com a ferramenta de busca avançada EBSCO e demonstraram uma eficiência maior na identificação de conteúdo. Os artigos fundamentados nas três teorias representaram 10% do total de artigos dos três períodicos e o período mais profícuo de publicação foi o de 2001 e 2007.(AU)

Machine learning techniques for automatic opinion detection in non-traditional textual genres

This paper presents a preliminary study in which Machine Learning experiments applied to Opinion Mining in blogs have been carried out. We created and annotated a blog corpus in Spanish using EmotiBlog. We evaluated the utility of the features labelled firstly carrying out experiments with combinations of them and secondly using the feature selection techniques, we also deal with several problems, such as the noisy character of the input texts, the small size of the training set, the granularity of the annotation scheme and the language object of our study, Spanish, with less resource than English. We obtained promising results considering that it is a preliminary study.

Aplicación de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y tecnología semántica en Brand Rain y Anpro21

Este artículo presenta la aplicación y resultados obtenidos de la investigación en técnicas de procesamiento de lenguaje natural y tecnología semántica en Brand Rain y Anpro21. Se exponen todos los proyectos relacionados con las temáticas antes mencionadas y se presenta la aplicación y ventajas de la transferencia de la investigación y nuevas tecnologías desarrolladas a la herramienta de monitorización y cálculo de reputación Brand Rain.

Recursos Informáticos para la Investigación Literaria. Tema 2 (curso 2014-2015)

Tema 2. Un nuevo enfoque: la literatura desde lejos.

Recursos Informáticos para la Investigación Literaria. Tema 6 (curso 2014-2015)

Tema 6. Text Mining con Topic Modeling.

Information extraction from clinical and radiology notes for liver cancer staging

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-06

Authorship Attribution with Support Vector Machines

In this paper we explore the use of text-mining methods for the identification of the author of a text. We apply the support vector machine (SVM) to this problem, as it is able to cope with half a million of inputs it requires no feature selection and can process the frequency vector of all words of a text. We performed a number of experiments with texts from a German newspaper. With nearly perfect reliability the SVM was able to reject other authors and detected the target author in 60–80% of the cases. In a second experiment, we ignored nouns, verbs and adjectives and replaced them by grammatical tags and bigrams. This resulted in slightly reduced performance. Author detection with SVMs on full word forms was remarkably robust even if the author wrote about different topics.