Apache cTAKES Reseñas y Detalles del Producto

Ayuda a crear el Perfil de Salud del Paciente a partir de las gráficas del Paciente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Habría sido mejor si fuera un producto basado en la web, falta de APIs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una herramienta sofisticada y accesible para analizar documentos y reportes clínicos. Como está escrita en Java, es muy confiable y escalable. También es fácil de integrar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los datos se cargan lentamente a gran escala. La interfaz de usuario necesita mejorar considerablemente para permitir que los usuarios naveguen rápidamente. La documentación se puede mejorar significativamente para ofrecer una mejor experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La herramienta cTakes es una herramienta gratuita y muy poderosa para realizar un análisis de Documentos Clínicos e informes. Es altamente robusta y escalable ya que está escrita en JAVA. El Procesamiento del Lenguaje Natural ayuda a obtener el Reconocimiento de Entidades Nombradas para las entidades clínicas, lo que facilita la creación de modelos NER con esta herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lento en cargar datos de alta resolución, la interfaz de usuario se puede mejorar un poco, y también revisar una documentación tan extensa requiere mucha paciencia y navegación. La opción de búsqueda en la documentación será realmente útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache cTAKES es una herramienta potente para analizar y está impulsada por el procesamiento del lenguaje natural. Ayuda a manejar datos no estructurados y transformarlos en información significativa para cualquier caso de uso empresarial. También tiene una documentación muy buena y una comunidad para ayudar. Además, es altamente escalable ya que está escrito en Java y funciona de maravilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario y la documentación que cubre lo básico con ejemplos son las únicas áreas de mejora. También puede agregar soporte para manejar múltiples fuentes de entrada en la nube como AWS, GC, Azure, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gratis

Documentación fácil de entender

Escalable y se puede usar con Java, lo que lo hace independiente de la plataforma

Proporciona etiquetado de palabras similar a NER en aprendizaje automático basado en texto Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se necesita mucho tiempo al cargar conjuntos de datos masivos

Hay margen de mejora en el diseño de la interfaz de usuario/experiencia de usuario de la herramienta

También podría implementar temas en la herramienta como una característica deseable Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy fácil de entender e incluso fácil de implementar. Veo un gran potencial en este producto. La documentación es perspicaz en comparación con productos similares. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es bastante bueno en cuanto a implementación y productos, pero parece que necesita ser más versátil para varios casos de uso para ser más popular entre los desarrolladores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache cTakes se utiliza ampliamente para manejar datos de texto no estructurados. Es de código abierto y altamente escalable. Se puede integrar fácilmente con lenguajes de programación ampliamente utilizados como Java y Python. La instalación es sencilla y puede manejar grandes cantidades de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este producto solo se puede usar para datos de texto no estructurados. Si los datos están estructurados o en cualquier otro formato, no podemos usar Apache cTakes. Además, la integración solo está disponible con algunos de los lenguajes de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

API en Java

De código abierto y gratuito

Buena documentación y comunidad de apoyo

Fácil de aprender Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La experiencia de la interfaz de usuario podría haber sido mejor. El soporte para el lenguaje de programación podría ser más amplio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El enfoque de Procesamiento de Lenguaje Natural es muy bueno con la tokenización, el tipo de elemento y el uso de pipelines. JCas es nuevo para aprender. Muy interesado en explorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada por ahora. Pero se requieren presentaciones en línea, videos de animación para el aprendizaje, proyectos en vivo con configuración completa de código en el IDE requerido y ejecución del proyecto KT. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Código abierto y gratuito, construcción de canalizaciones parametrizadas, rápido y seguro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Integración limitada del sistema fuente, la integración entre nubes puede mejorarse para cargar datos de múltiples fuentes en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.