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Un nuevo software, que combina tecnologías de análisis sintáctico y semántico de datos, es capaz de reconocer y analizar en tiempo real las alertas alimentarias que se producen en el mundo. La herramienta, desarrollada por el centro tecnológico Ainia, en Valencia, monitoriza las bases de datos oficiales y filtra la información relevante de forma automática, lo que supone un gran ahorro de tiempo y esfuerzo, según sus creadores.
Un equipo integrado por especialistas de Ainia ha desarrollado un nuevo software que permite conocer y analizar automáticamente las alertas alimentarias que se producen en el mundo.
El software, denominado FoodAlert, monitoriza las bases de datos oficiales de alertas alimentarias (RASFF, USDA, FDA, entre otras), facilitando así el acceso, de forma automática e instantánea, a información relativa a posibles riesgos alimentarios. Además permite su integración con los sistemas de trazabilidad y comunicación de incidencias de las empresas.
FoodAlert vigila y filtra la información de forma automática, selecciona solo aquella que es relevante, según los criterios establecidos para cada usuario, y la sirve a través de una plataforma online o a través del correo electrónico, mediante el envío de boletines informativos cada vez que se produce una alerta importante. Además, genera gráficos y tablas estadísticas que son exportables a informes PDF o documentos Word de forma automática.
Extracción de los datos relevantes
Este sistema de monitorización emplea tecnologías de recuperación de información de internet, así como herramientas avanzadas de análisis sintáctico y semántico de los datos y se caracteriza por su flexibilidad, lo que significa que puede ser configurado en función de las áreas en las que trabaje cada uno de los usuarios que accedan, explican los desarrolladores.
Estas tecnologías permiten extraer solo los datos relevantes, separándolos de la información sin valor, independientemente de la estructura de la fuente digital de origen de la que se extraen.
Es una solución que se está implantando y su objetivo es ayudar a las empresas a identificar las alertas alimentarias que puedan afectar a su actividad. Este tipo de sistemas de recopilación y gestión de alertas se convierten en una herramienta poderosa al servicio de la industria que mediante tecnología big data para el análisis de la información puede ser utilizada para hacer predicciones de alertas potenciales.
Estos materiales están compuestos únicamente de proteínas, capaces de entregar de forma prolongada en el tiempo, nanopartículas que pueden dirigirse a células tumorales específicas y destruirlas. Imitan a los gránulos secretores naturales del sistema endocrino y han sido probados con éxito en modelos de ratón con cáncer colorrectal.
Un equipo de la Universidad Rey Juan Carlos está abordando el reto de definir y diseñar cómo se visualizará este gemelo virtual para simular distintos cambios de medicación y de tratamientos en esquizofrenia, ictus y epilepsia.
