[ca] Des de l'aparició de l'era digital, la majoria dels resultats de la investigació es publiquen en línia, i Internet s'ha convertit en la font de coneixement més gran del món. Amb el pas dels anys, el nombre de publicacions ha augmentat progressivament i la literatura sobre biomaterials no n'és una excepció. Precisament a causa del seu alt volum i la seva naturalesa heterogènia, recopilar i sintetitzar coneixements en aquest camp de forma manual és una tasca esgotadora. Les tècniques de mineria de textos, com per exemple la classificació de textos, faciliten l'organització i l'extracció d'aquestes dades. De fet, la classificació de textos és una de les tasques supervisades bàsiques en el processament del llenguatge natural, que permet assignar etiquetes o categories al text segons el seu contingut. Aquestes categories es determinen a partir d'un conjunt de documents mostra utilitzats com a entrenament ("training set"), que es classifiquen manualment prèviament. Per construir un model de classificació, s'utilitza un algorisme d'aprenentatge automàtic. Aquest algorisme analitza les dades d'entrenament ("training set") per crear un model que pugui predir la classe d'un nou document procedent del món real. En aquest treball, es proposa un procediment de classificació de textos basat en resums d'articles, assajant-lo en resums d'articles biomèdics obtinguts de la base de dades Pubmed. El conjunt d'entrenament es compon de 3224 resums d'articles de biomaterials, i el conjunt d'estudi es compon de 477 resums d'articles sobre impressió 3D. Els objectius del projecte són dos: (1) comparar diversos models de classificació de documents de biomaterials i (2) obtenir una visió general del domini de la impressió 3D en l'àmbit biomèdic mitjançant la classificació de texts i l'extracció de dades d'un gran nombre de publicacions de recerca. El nostre classificador es va implementar utilitzant el llenguatge de programació Python. Després de provar diversos models de classificació, inclosos els models binaris i multinomials, es va aconseguir un 0,92 de precisió i un 0,89 de la puntuació F1 amb descens de gradient estocàstic (SGD) en comparació amb el tractament manual. Aquest model es va utilitzar per classificar tota la literatura d'impressió en 3D disponible de Pubmed fins a la data, que representa un total de 11,153 articles. Després es van utilitzar tècniques d'extracció de dades per recuperar informació sobre la tecnologia d'impressió 3D per a aplicacions biomèdiques. Després es van utilitzar tècniques d'extracció de dades per recuperar informació sobre la tecnologia d'impressió 3D per a aplicacions biomèdiques. Aquesta informació va permetre identificar 4 aspectes rellevants: (1) malalties que es poden tractar mitjançant aquesta tecnologia, (2) teixits o organs que es poden substituir per implants impresos en 3D, (3) biomaterials més utilitzats i (4) altres aplicacions no relacionades directament amb pròtesis o implants.

[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.