Archivo de categorías: Artificial Intelligence

La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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Automatización robótica de procesos (RPA) mejor con IA: dos casos de uso

RPA-Inteligencia Artificial

Muchas organizaciones podrán mejorar extraordinariamente su eficiencia, al añadir Inteligencia Artificial (IA) a la Automatización de Procesos Robóticos, lo que conocemos como RPA, las siglas en inglés para Robotic Process Automation.

En un post anterior (The leading role of Natural Language Processing in Robotic Process Automation) presentamos el tema de los beneficios que aporta el Procesamiento del Lenguaje Natural al RPA. En este post, vemos dos casos de uso en los que el procesamiento en lenguaje natural, integrado con los paquetes de software RPA / BPM, es lo suficientemente maduro como para resolver problemas típicos de extracción de información, de manera muy rentable.

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Caso de estudio: Voz del paciente en la industria farmacéutica

Las compañías farmacéuticas están extendiendo sus proyectos de Voz del Paciente a las redes sociales: comentarios en foros web, encuestas, Twitter, etc.

El objetivo de la prueba de concepto de esta compañía farmacéutica en España fue: “Recopilar y analizar cuantitativa y cualitativamente la voz del paciente desde los canales donde se expresa”, en redes sociales como foros web, Facebook, Twitter y otros sistemas.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus clientes actuales y potenciales se expresan a través de todo tipo de medios y puntos de contacto.

Y los foros web reúnen millones de posts. Un foro web es un punto de encuentro para pacientes. Comparten apoyo, experiencias y sabiduría con compañeros, familiares y amigos.

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Web scraping y analítica de texto

Los proyectos de análisis de texto muy a menudo utilizan fuentes públicas de Internet. Estos proyectos generalmente comienzan extrayendo datos de varios sitios web. Llamamos a este proceso “web scraping” (o “scraping”, que significa “raspar”). Aunque una persona puede llevar a cabo este proceso de manera manual, el término “web scraping”  a menudo se refiere a métodos automatizados ejecutados utilizando un rastreador web (“web crawler”).

Como ejemplos de proyectos donde el proceso de web scraping añade una valiosa cantidad de información podemos mencionar los de experiencia del cliente (o también los de experiencia del paciente o la experiencia del empleado), la optimización dinámica de los precios, el monitoreo de la competencia o la verificación del cumplimiento normativo.

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Contact center: 6 formas de aprovechar la analítica de texto y de voz

Contact center. Illustration

En los contact-center, la tecnología de análisis de texto brinda una oportunidad sin precedentes para convertir las interacciones de los clientes en oportunidades de negocio. Podemos mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas, reducir la rotación de clientes y optimizar la eficiencia de los procesos.

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Farmacovigilancia: Escuchando la voz del paciente

Farmaco-vigilancia: Escuchando la voz del paciente.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus pacientes actuales y potenciales comunican a través de todo tipo de canales y puntos de contacto.

Si bien existe un protocolo para comunicar a las autoridades, de las reacciones adversas a medicamentos identificadas, solo se informa de un 5 a un 20% de ellas. Afortunadamente, las conversaciones sobre medicamentos, síntomas, afecciones y enfermedades pueden analizarse para aprender más sobre ellas. La inteligencia artificial contribuye de manera decisiva a monitorear los eventos adversos y comprender su impacto en cada fase del desarrollo.

Las narraciones de los pacientes sobre los medicamentos y sus efectos adversos en las redes sociales representan una fuente de datos adicional para el monitoreo de la seguridad de los productos farmacéuticos.

En MeaningCloud, hemos desarrollado una plataforma para automatizar el proceso de monitoreo de efectos adversos en las redes sociales.

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