[en] Over the past few years, the healthcare industry had been relying on Information Technologies more than ever. Particularly in the medical imaging departments, the information flow and services available for medical practice had a huge increase. Consequently, also medical imaging repositories are becoming bigger and hard to manage and scale. Institutions still deal with this using the traditional approach based on a single installation of medical imaging repository serving the entire organization and are continuously improving the infrastructure to efficiently support the new service reality. Some institutions have already outsourced the storage service to the cloud. However, several issues associated with the specificity of medical imaging are still hard to solve. For instance, a universal service with the geographic distribution of repositories is very complex due to the volume of data that can reach the gigabyte scale per sample in some scenarios. So, current approaches lack support for advanced usage scenarios and the challenges are yet to be overcome. It is becoming urgent to explore new methods to manage the big data that is being produced on a daily basis, with a high level of abstraction and simplified integration with nowadays systems since it is imperative to not disrupt the established medical practice methods and support new usage scenario like, for instance, research. This thesis researched and proposes a distributed architecture for the Web storage and sharing of medical imaging, in a secure and scalable way. It makes use of standard formats and network protocols to ensure transparent integration with market equipment. Proposed methods ensure a service layer abstraction and intend to turn the medical imaging content discovery and retrieval more efficient and performant. To validate the solution, the performance of architectural components was evaluated and implemented in two advanced scenarios: research and digital pathology.

[es] En los últimos años, la industria de la salud se ha basado más que nunca en las Tecnologías de la Información. Particularmente en los departamentos de imágenes médicas, el flujo de información y los servicios disponibles para la práctica médica tuvieron un gran aumento. En consecuencia, también los repositorios de imágenes médicas son cada vez más grandes y difíciles de administrar y escalar. Las instituciones todavía se ocupan de esto utilizando el enfoque tradicional basado en una instalación única de depósito de imágenes médicas que sirve a toda la organización y mejoran continuamente la infraestructura para respaldar de manera eficiente la nueva realidad del servicio. Algunas instituciones ya han externalizado el servicio de almacenamiento en la nube. Sin embargo, varios problemas asociados con la especificidad de las imágenes médicas aún son difíciles de resolver. Por ejemplo, un servicio universal con la distribución geográfica de repositorios es muy complejo debido al volumen de datos que puede alcanzar la escala de gigabytes por muestra en algunos escenarios. Por lo tanto, los enfoques actuales carecen de soporte para escenarios de uso avanzado y los desafíos aún deben superarse. Cada vez es más urgente explorar nuevos métodos para gestionar el big data que se produce a diario, con un alto nivel de abstracción y una integración simplificada con los sistemas actuales, ya que es imperativo no interrumpir los métodos establecidos de la práctica médica y dar soporte a nuevos escenarios de uso como, por ejemplo, la investigación. Esta tesis investigó y propuso una arquitectura distribuida para el almacenamiento y compartición web de imágenes médicas, de forma segura y escalable. Hace uso de formatos estándar y protocolos de red para garantizar una integración transparente con los equipos del mercado. Los métodos propuestos garantizan una abstracción de la capa de servicio y tienen la intención de hacer que el descubrimiento y la recuperación de contenido de imágenes médicas sean más eficientes y eficaces. Para validar la solución, se evaluó e implementó el desempeño de los componentes arquitectónicos en dos escenarios avanzados: investigación y patología digital.