EATITALL es una herramienta avanzada de análisis de texto no estructurado, desarrollada con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), que busca transformar la manera en que se gestionan y comprenden los datos clínicos y de consumo en el ámbito de la salud. Su aplicación se centra en dos grandes áreas de impacto:
- Extracción de Indicadores Clínicos y Marcadores de Consumo Saludables: Dirigida a la identificación y análisis de patrones relevantes en el contexto de enfermedades cardiometabólicas, como la diabetes tipo 2 (DM2). Esto permitirá mejorar la comprensión de las necesidades dietéticas y nutricionales y los hábitos de consumo en esta enfermedad.
- Soporte para el Diseño y Lanzamiento de Nuevos Productos: EATITALL también se posiciona como una herramienta estratégica para la industria agroalimentaria, para la creación de productos innovadores que respondan a las demandas de un mercado cada vez más enfocado en la alimentación saludable.
La fase I del proyecto consiste en un estudio retrospectivo centrado en las tendencias de la DM2, utilizando un sistema de PLN avanzado para analizar las HCE tanto en atención primaria como especializada. Este análisis de datos históricos permitirá desarrollar soluciones más precisas y eficaces para la prevención y tratamiento de enfermedades cardiometabólicas.