Discrimination des utilisations du sol en milieu urbain par télédétection aérospatiale à Santiago de los Caballeros, République dominicaine

Le pouvoir de résolution spatial réduit de LANDSAT MSS n'incite pas à une utilisation en terrain urbain et l'imagerie SPOT en mode panchromatique est très souvent associée à des données multispectrales. Nous avons pourtant tenté de mettre à profit ces deux types de données satellitaires afin d'établir l'utilisation du sol (SPOT P) et d'analyser l'évolution physique de la tache urbaine à Santiago de las Caballeros, en République Dominicaine, entre 1979 et 1986 (MSS), prolongeant ainsi une collaboration scientifique avec la Pontificia Universidad Catolica Madré Y Maestra. Notre étude s'inscrit dans un effort pour établir un document de base susceptible d'aider à la gestion et à la planification de la ville qui connaît une forte croissance de sa population, due principalement aux apports migratoires. En raison de l'impossibilité constatée d'extraire de façon automatisée les bidonvilles et les divers éléments de la trame urbaine à partir de l'image SPOT P, nous avons finalement adopté, pour établir l'utilisation du sol, une procédure hybride alliant classification dirigée (végétation) et insertion manuelle des thèmes. Au total, ce sont 14 classes qui ont été superposées sur l'image panchromatique rehaussée de Santiago et de sa proche périphérie; elles combinent des éléments de couverture, le résidentiel pauvre et riche ainsi qu'une typologie axée sur la fonction du sol, grâce à des données multisources. Par ailleurs, à l'aide de divers filtrages directionnels nous avons pu, dans un premier temps, séparer les composantes urbaine et non-urbaine, puis extraire le "squelette" urbain (voirie et domaine bâti). Entre 1979 et 1991, les directions de la croissance de Santiago montrent des tendances marquées (fronts d'urbanisation et secteurs de densification), qui viennent fragiliser l'homogénéité et la vocation des bonnes terres agricoles de l'Est de la ville. Ce parti pris préserve les secteurs situés au Sud-Ouest de l'agglomération. Les filtrages nous dévoilent la pauvreté typologique du domaine résidentiel de Santiago et l'homogénéité morphologique relative à chacun des grands types d'habitat, en particulier à l'habitat populaire. On peut aussi observer l'influence du facteur socio-économique sur le choix du site d'implantation des demeures ainsi que sur le niveau de densité du bâti. Les quartiers aisés se retrouvent sur des terrains bien aérés (collines), agréablement exposés (accès au soleil) et avec de la verdure en abondance. Les bidonvilles, quant à eux, occupent des zones interstitielles circonscrites et délaissées de la ville; ceux qui se situent en banlieue sont accrochés aux pentes sur des hauteurs entourant Santiago et davantage étendus

Comparing deep learning architectures for sentiment analysis on drug reviews

Since the turn of the century, as millions of user’s opinions are available on the web, sentiment analysis has become one of the most fruitful research fields in Natural Language Processing (NLP). Research on sentiment analysis has covered a wide range of domains such as economy, polity, and medicine, among others. In the pharmaceutical field, automatic analysis of online user reviews allows for the analysis of large amounts of user’s opinions and to obtain relevant information about the effectiveness and side effects of drugs, which could be used to improve pharmacovigilance systems. Throughout the years, approaches for sentiment analysis have progressed from simple rules to advanced machine learning techniques such as deep learning, which has become an emerging technology in many NLP tasks. Sentiment analysis is not oblivious to this success, and several systems based on deep learning have recently demonstrated their superiority over former methods, achieving state-of-the-art results on standard sentiment analysis datasets. However, prior work shows that very few attempts have been made to apply deep learning to sentiment analysis of drug reviews. We present a benchmark comparison of various deep learning architectures such as Convolutional Neural Networks (CNN) and Long short-term memory (LSTM) recurrent neural networks. We propose several combinations of these models and also study the effect of different pre-trained word embedding models. As transformers have revolutionized the NLP field achieving state-of-art results for many NLP tasks, we also explore Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with a Bi-LSTM for the sentiment analysis of drug reviews. Our experiments show that the usage of BERT obtains the best results, but with a very high training time. On the other hand, CNN achieves acceptable results while requiring less training time.This work was supported by the Research Program of the Ministry of Economy and Competitiveness - Government of Spain, (DeepEMR project TIN2017-87548-C2-1-R) and the Interdisciplinary Projects Program for Young Researchers at Universidad Carlos III of Madrid, Spain founded by the Community of Madrid (NLP4Rare-CM-UC3M)

Evaluación y perspectiva de 20 años de cribado neonatal en Galicia: Resultados del programa

Galician newborn screening program for early detection of endocrine and metabolic diseases began in 1978 and was a pioneer in expanded newborn screening in Spain with the incorporation of mass spectrometry in July 2000. As a primary objective, 28 diseases are screened, including those recommended SNS except sickle cell anemia which is in the inclusion phase. In its 20-year history, 404,616 newborns (nb) have been analyzed, identifying 547 cases affected by the diseases included, with a global incidence of 1: 739 newborns and 1: 1.237 of the screened inborn errors of metabolism (IEM) (1:1.580 nb if excluding benign hyperphenylalaninemia-HPA), with an average participation of 99.35%, progressively higher during the analyzed period. Among the pathologies screened, congenital hypothyroidism (1:2.211 nb), cystinuria (1:4.129 nb) and HPA (1:5.699 nb), followed by phenylketonuria and cystic fibrosis (1:10,936 nb) stand out for their incidence. Sixty-six cases of false positives were identified (seventeen of them in relation to maternal pathology) and five false negatives, being the overall PPV and NPV of the program respectively of 89.2% and 99.99%, with a sensitivity of 99.09% and a specificity of 99.98%. The mortality rate of diagnosed CME patients is 1.52%, with eleven cases presenting symptoms prior to the screening result (2%). The intelligence quotient of IEM patients at risk of neurological involvement is normal in more than 95% of cases.El Programa Gallego para la Detección Precoz de Enfermedades Endocrinas y Metabólicas se inició en 1978 y fue pionero en España en el cribado neonatal ampliado con la incorporación de la espectrometría de masas en julio de 2000. Como objetivo primario se criban veintiocho enfermedades, incluyendo las de la cartera básica del Servicio Nacional de Salud excepto la anemia de células falciformes, que está en fase de inclusión. En sus veinte años de trayectoria se analizaron 404.616 recién nacidos (RN), identificando 547 casos afectos de las enfermedades incluidas, con una incidencia global de 1:739 RN vivos y de 1:1.237 RN de las enfermedades metabólicas congénitas (EMC) cribadas (1:1.580 RN excluyendo la hiperfenilalaninemia benigna-HPA), con una participación media del 99,35%, progresivamente creciente durante el período analizado. Entre las patologías cribadas destacan por su incidencia el hipotirodismo congénito (1:2.211 RN), la cistinuria (1:4.129 RN) y la HPA (1:5.699 RN), seguida de fenilcetonuria y fibrosis quística (1:10.936 RN). Se identificaron sesenta y seis casos de falsos positivos (diecisiete de los mismos en relación con patología materna) y cinco falsos negativos, siendo el VPP (valor predictivo positivo) y el VPN (valor predictivo negativo) global del programa del 89,2% y 99,99%, respectivamente, con una sensibilidad de 99,09% y una especificidad del 99,98%. La tasa de mortalidad de los pacientes con EMC diagnosticados fue del 1,52%, presentando once casos sintomatología previa al resultado del cribado (2%). El cociente intelectual de los pacientes con EMC y riesgo de afectación neurológica es normal en más del 95% de los casos