[en] Technological advances in recent decades have led to an exponential development in different fields, among which 3D printing technology stands out, an emerging technology that is becoming more and more part of our lives. One of the sectors in which it is gaining more weight is the medical one, given the infinity of potential applications. This technology, which is revolutionizing, among other fields, those related to tissue engineering and implant research, has enabled the production of scaffolds to repair or replace damaged tissues and organs. The information related to this subject has multiplied over the years, both in terms of scientific articles and patents. There is a wide variety of search engines on the subject, PubMed being one of those with the largest number of articles. This excess of information makes it impossible to organize it manually, so different computational tools have been used to automate the extraction of information available from this field in order to speed up this process. This project continues the previous work done by Clarence Lépine, another UPC student, who developed a classifier of scientific articles related to the world of 3D printing and biomaterials. The objective of this project was to process and extract relevant information from these articles by using text mining tools, as well as to perform an exhaustive analysis of the different patent search engines to create a corpus with all those related to the use of 3D printing in the medical field. The study was carried out using the Python programming language, PyCharm, which is a dedicated Python Integrated Development Environment and different libraries, such as Pandas and Matplotlib. The goal of this project is to catalog the medical literature on 3D printing and to understand where and how information can be retrieved from large text and metadata databases in an automated and efficient way. Moreover we gained deeper knowledge about 3D printing patents as a source of information and carried out an exhaustive IP landscaping of this technical field

[es] Los avances tecnológicos experimentados durante las últimas décadas han propiciado un desarrollo exponencial en diferentes campos, entre los que sobresale la tecnología de impresión 3D, una tecnología emergente que se está adentrando cada vez más en nuestras vidas. Uno de los sectores en el que está adquiriendo más peso es el médico, dada la infinidad de potenciales aplicaciones. Esta tecnología, que está revolucionando entre otros campos, los relacionados con la ingeniería de tejidos y la investigación de implantes, ha permitido la producción de andamios para reparar o sustituir tejidos y órganos dañados. La información relacionada con esta materia ha ido multiplicándose a lo largo de los años, tanto en lo que se refiere a los artículos científicos, como a las patentes. Existe una gran variedad de buscadores sobre el particular, siendo PubMed uno de los que cuenta con una mayor oferta de artículos. Este exceso de información hace que sea imposible organizarla manualmente, por lo que se ha recurrido a diferentes herramientas computacionales para automatizar la extracción de información, a fin de agilizar este proceso. Este proyecto continúa un trabajo previo realizado por Clarence Lépine, otra estudiante de la UPC, que desarrolló un clasificador de artículos científicos relacionados con el mundo de la impresión 3D y los biomateriales. El objetivo del proyecto es procesar y extraer información relevante de estos artículos mediante el uso de herramientas de text mining, así como realizar un análisis exhaustivo de los diferentes motores de búsqueda de patentes para crear un corpus con todas las relacionadas con la utilización de la impresión 3D en el ámbito médico. El estudio se ha realizado utilizando el lenguaje de programación Python, PyCharm , que es un entorno de desarrollo integrado dedicado a Python y diferentes librerías, como Pandas y Matplotlib. El objetivo de este proyecto es catalogar la literatura médica sobre impresión 3D y comprender dónde y cómo se puede recuperar la información de grandes bases de datos de texto y metadatos de forma automatizada y eficiente. Además, profundizamos en el conocimiento de las patentes de impresión 3D como fuente de información y realizamos un exhaustivo análisis de la propiedad intelectual en este campo técnico