Analisi dei Big Data

La disponibilità di grosse moli di dati rende possibile la definizione e l’implementazione di tecniche innovative di Big Data Analytics, quali:

  • Statistiche avanzate, elaborazione e visualizzazione dei dati raccolti attraverso aggregazioni statistiche sia inerenti il singolo individuo che gruppi “omogenei” di popolazione (età, sesso, localizzazione geografica, etc.).
  • Forecasting, ossia previsioni di andamenti sia relativi al singolo cittadino che a livello di gruppi di individui.
  • Correlazione, inferenze tra parametri/sintomi/contesto clinico e geografico.
  •  Riconoscimento di pattern nascosti, ossia individuazione di relazioni di causalità non note, come ad esempio: effetti indesiderati di un farmaco su tipologie di popolazione o su macro-aree geografiche.

Tra le metodologie utilizzate per l’analisi e la progettazione del sistema, si annoverano quelle basate su tecniche di Deep Learning, allo scopo di selezionare in maniera automatica e intelligente le caratteristiche e le informazioni di interesse, data l’eterogeneità delle fonti.

Inoltre, per l’analisi e la strutturazione dei documenti di tipo testuale, come le note personali e i referti medici, la piattaforma usa metodologie innovative di Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Machine Learning.

  • DEEP
    LEARNING

  • Natural Language
    Processing

  • Sentiment
    Analysis

  • Machine
    Learning

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