PolyAnalyst es una plataforma de software de ciencia de datos desarrollada por Megaputer Intelligence que proporciona un entorno para minería de texto , minería de datos , aprendizaje automático y análisis predictivo . Megaputer la utiliza para crear herramientas con aplicaciones para la atención médica , la gestión empresarial , los seguros y otras industrias. PolyAnalyst también se ha utilizado para la investigación científica y el pronóstico de COVID-19 .
La interfaz gráfica de usuario de PolyAnalyst contiene nodos que se pueden vincular en un diagrama de flujo para realizar un análisis. El software proporciona nodos para la importación de datos , preparación de datos , visualización de datos , análisis de datos y exportación de datos . [2] [3] PolyAnalyst incluye funciones para la agrupación de texto , análisis de sentimientos , extracción de hechos, palabras clave y entidades , y la creación de taxonomías y ontologías . Polyanalyst admite una variedad de algoritmos de aprendizaje automático , así como nodos para el análisis de datos estructurados y la capacidad de ejecutar código en Python y R. [4] [5] PolyAnalyst también actúa como un generador de informes , lo que permite que el resultado de un análisis sea visible para los no analistas. [6] Utiliza un modelo cliente-servidor y tiene licencia de software como modelo de servicio. [6]
PolyAnalyst se utilizó para crear una herramienta de predicción de subrogación que determina la probabilidad de que una reclamación sea subrogable y, de ser así, el monto que se espera recuperar. [ cita requerida ] La herramienta funciona categorizando las reclamaciones de seguros en función de si cumplen o no con los criterios necesarios para una subrogación exitosa. [ cita requerida ] PolyAnalyst también se utiliza para detectar fraudes de seguros. [ 7 ]
Las compañías farmacéuticas utilizan PolyAnalyst para ayudar en la farmacovigilancia . El software se utilizó para diseñar una herramienta que relaciona las descripciones de los eventos adversos con sus códigos MedDRA correspondientes , determina si los efectos secundarios son graves o no graves y establece casos para un seguimiento continuo si es necesario. [8] PolyAnalyst también se ha aplicado para descubrir nuevos usos para medicamentos existentes mediante la minería de texto ClinicalTrials.gov [ 9] y para pronosticar la propagación del virus COVID-19 en los Estados Unidos y Rusia. [10] [11]
PolyAnalyst se utiliza en la gestión empresarial para analizar los comentarios escritos de los clientes, incluidos los datos de las reseñas de productos, las reclamaciones de garantía y los comentarios de los clientes. [12] En un caso, PolyAnalyst se utilizó para crear una herramienta que ayudó a una empresa a supervisar las conversaciones de sus empleados con los clientes al calificar sus mensajes en función de factores como el profesionalismo, la empatía y la corrección de la respuesta. La empresa informó a Forrester Research que esta herramienta les había ahorrado 11,8 millones de dólares anuales. [13]
PolyAnalyst se ejecuta en la supercomputadora SKIF Cyberia de la Universidad Estatal de Tomsk , donde está disponible para los investigadores rusos a través del Centro de Uso Colectivo (CCU). Los investigadores del centro utilizan PolyAnalyst para realizar investigaciones científicas y gestionar las operaciones de sus universidades. [14] En 2020, investigadores de la Universidad Estatal de Vyatka (en colaboración con el CCU) realizaron un estudio en el que se utilizó PolyAnalyst para identificar y llegar a las víctimas de violencia doméstica a través del análisis de las redes sociales . Los investigadores rastrearon la web en busca de mensajes que contuvieran descripciones de abuso y luego clasificaron el tipo de abuso como físico, psicológico, económico o sexual. También construyeron un chatbot para contactar a las víctimas de abuso identificadas y derivarlas a especialistas en función del tipo de abuso descrito en sus mensajes. Los datos recopilados en este estudio se utilizaron para crear el primer corpus en ruso sobre violencia doméstica. [15] [16]