Nuestras APIs

APIs de procesamiento del lenguaje natural y visión artificial para tus casos de uso y necesidades de negocio.

Encuentra la que mejor se adapte a tus necesidades e integra los servicios de dezzai en tu propio entorno

Análisis de texto

Ante grandes volúmenes de documentos, se hace imprescindible organizar y clasificar la información para poder encontrar fácilmente lo que se busca en cada momento. Tener la capacidad de realizar este proceso automáticamente supone un inmenso ahorro de tiempo y recursos.

Medical Named Entity Recognition

Esta API es un sistema de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) que permite la detección de entidades en un texto clínico, siendo especialmente útil en las Historias Clínicas Electrónicas. Localiza y clasifica partes del texto en categorías preestablecidas, como enfermedades, tratamientos, síntomas, medicamentos, dosis.

Análisis de sentimiento

Esta API clasifica los documentos según la polaridad positiva, negativa o neutra del lenguaje que contienen.

Análisis de sentimiento

Esta API clasifica los documentos según la polaridad positiva, negativa o neutra del lenguaje que contienen.

Pregunta y respuesta

Esta API devuelve información sobre un documento no estructurado o un conjunto de documentos como resultado de una pregunta formulada en lenguaje natural.

Visión artificial

En dezzai hemos decidido implementar visión artificial para extraer información significativa de imágenes, vídeos o cualquier otro tipo de fuente visual con el fin de hacer recomendaciones y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones sobre sus datos.

DICOM-CBCT

API para la industria dental basada en el análisis de algoritmos de procesamiento y extracción de características de imágenes CBCT. En la creación del algoritmo se han utilizado tanto procesos de machine learning como de deep learning, este último con el objetivo de entrenar modelos que puedan detectar patologías.

Búsqueda semántica

Con el objetivo de encontrar la información de forma más rápida y sencilla, en dezzai hemos desarrollado nuestro propio motor semántico, que permite realizar búsquedas para obtener la información más relevante de un corpus de documentos, así́ como detectar y/o recomendar documentos que sean similares en cuanto a su contenido semántico.

Búsqueda semántica en literatura médica (PUBMED)

Este motor de búsqueda el cual se rige por conceptos en vez de por palabras clave, está basado en UMLS y CIE-10 y extrae información de las bibliotecas científicas médicas (PUBMED, Lilacs) para facilitar procesos como: