[en] Since the advent of the digital age, the majority of research findings are published online, and the Internet has become the largest source of knowledge available in the world. As the years passed, the number of publications has steadily increased and the biomaterials literature is no exception. But because of its high volume and heterogeneous nature, collecting and synthesizing knowledge in this field is a gruelling manual task. Text Mining (TM) techniques such as Text Classification (TC) can facilitate the organization and the extraction of these data. Indeed text classification is one of the fundamental supervised tasks in natural language processing that allows for assigning tags or categories to text according to its content. These categories are determined by a set of training documents that were manually classified beforehand. In order to build a classification model, a machine learning algorithm is used. This algorithm analyses the training data to create a model that can predict the class of a new unseen document (that comes from the real world). In this work, a text classification approach based on article abstracts will be proposed and tested with biomedical abstracts retrieved from Pubmed. The training set is composed of 3224 biomaterials abstracts covering a broad range of topics, and the testing set is composed of 477 abstracts about 3D-printing. The objectives of the project are two fold: (1) to compare various models for biomaterials document classification and (2) to get an overview of the 3D-printing domain in the biomedical field through text classification and data extraction (DE) of a large number of research publications. Our classifier was implemented using Python programming language. After testing several classification models, including binary and multinomial models, we manage to achieve 0.92 of accuracy and 0.89 of F1-score with Stochastic Gradient Descent (SGD) with the multinomial model compared to the manual curation. This model was used to classify the entire 3D-printing literature available from Pubmed to date, a total of 11,153 articles. DE techniques were then used to retrieve information about the 3D-printing technology for biomedical applications. These informations permitted to identify 4 main aspects: (1) diseases that can be treated using this technology, (2) tissues or organs that can be replaced by 3D-printed implants, (3) most commonly used biomaterials and (4) new applications which do not deal with prosthetics or implants.

[es] Desde el advenimiento de la era digital, la mayoría de los resultados de investigación se publican en línea, e Internet se ha convertido en la mayor fuente de conocimiento disponible en el mundo. Con el paso de los años, el número de publicaciones ha aumentado progresivamente y la literatura sobre biomateriales no es una excepción. Por este motivo, debido a su gran volumen y a su naturaleza heterogénea, recopilar y sintetizar conocimientos en este campo de forma manual es una tarea agotadora. Las técnicas de minería de textos, como por ejemplo la clasificación de textos, facilitan la organización y extracción de estos datos. De hecho, la clasificación de textos es una de las tareas básicas supervisadas en el procesamiento del lenguaje natural, que permite asignar etiquetas o categorías al texto según su contenido. Estas categorías se determinan a partir de un conjunto de documentos muestra usados para el entrenamiento ("training set"), que se clasifican manualmente de antemano. Para construir un modelo de clasificación, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático. Este algoritmo analiza los datos de entrenamiento para crear un modelo que puede predecir la clase de un nuevo documento procedente del mundo real. En este trabajo, se propone un procedimiento de clasificación de textos basado en resúmenes de artículos, ensayándolo en resúmenes de artículos biomédicos obtenidos de la base de datos Pubmed. El conjunto de artículos usado como entrenamiento se compone de 3224 resúmenes de artículos de biomateriales y el conjunto de análisis se compone de 477 resúmenes de artículos sobre impresión 3D. Los objetivos del proyecto son dos: (1) comparar varios modelos para la clasificación de documentos de biomateriales y (2) obtener una visión general del dominio de la impresión 3D en el ámbito biomédico a través de la clasificación de textos y la extracción de datos de una gran cantidad de publicaciones de investigación. Nuestro clasificador se implementó utilizando el lenguaje de programación Python. Después de probar varios modelos de clasificación, incluidos modelos binarios y multinomiales, logramos lograr 0.92 de precisión y 0.89 de F1-score con Stochastic Gradient Descent (SGD) con el modelo multinomial en comparación con el tratamiento manual. Este modelo se utilizó para clasificar toda la literatura de impresión 3D disponible en Pubmed hasta la fecha, un total de 11.153 artículos. Posteriormente, se utilizaron técnicas de extracción de datos para extraer información sobre la tecnología de impresión 3D para aplicaciones biomédicas. Esta información permitió identificar 4 aspectos relevantes: (1) enfermedades que se pueden tratar con esta tecnología, (2) tejidos u órganos que pueden reemplazarse por implantes impresos en 3D, (3) biomateriales más utilizados y (4) nuevas aplicaciones no directamente relacionadas con prótesis o implantes.