[es] Los estudios sanitarios de múltiples centros son importantes para aumentar la repercusión de los resultados de la investigación médica debido al número de sujetos que pueden participar en ellos. Para simplificar la ejecución de estos estudios, el proceso de intercambio de datos debería ser sencillo, por ejemplo, mediante el uso de bases de datos interoperables. Sin embargo, la consecución de esta interoperabilidad sigue siendo un tema de investigación en curso, sobre todo debido a los problemas de gobernanza y privacidad de los datos. En la primera fase de este trabajo, proponemos varias metodologías para optimizar los procesos de estandarización de las bases de datos sanitarias. Este trabajo se centró en la estandarización de fuentes de datos heterogéneas en un esquema de datos estándar, concretamente el OMOP CDM, que ha sido desarrollado y promovido por la comunidad OHDSI. Validamos nuestra propuesta utilizando conjuntos de datos de pacientes con enfermedad de Alzheimer procedentes de distintas instituciones. En la siguiente etapa, con el objetivo de enriquecer la información almacenada en las bases de datos de OMOP CDM, hemos investigado soluciones para extraer conceptos clínicos de narrativas no estructuradas, utilizando técnicas de recuperación de información y de procesamiento del lenguaje natural. La validación se realizó a través de conjuntos de datos proporcionados en desafíos científicos, concretamente en el National NLP Clinical Challenges (n2c2). En la etapa final, nos propusimos simplificar la ejecución de protocolos de estudios provenientes de múltiples centros, proponiendo soluciones novedosas para perfilar, publicar y facilitar el descubrimiento de bases de datos. Algunas de las soluciones desarrolladas se están utilizando actualmente en tres proyectos europeos destinados a crear redes federadas de bases de datos de salud en toda Europa.

[gl] Os estudos sanitarios de múltiples centros son importantes para aumentar a repercusión dos resultados da investigación médica debido ao número de suxeitos que poden participar neles. Para simplificar a execución destes estudos, o proceso de intercambio de datos debería ser sinxelo, por exemplo, mediante o uso de bases de datos interoperables. Con todo, a consecución desta interoperabilidade segue sendo un tema de investigación en curso, sobre todo debido aos problemas de gobernanza e privacidade dos datos. Na primeira fase deste traballo, propoñemos varias metodoloxías para optimizar os procesos de estandarización das bases de datos sanitarias. Este traballo centrouse na estandarización de fontes de datos heteroxéneas nun esquema de datos estándar, concretamente o OMOP CDM, que foi desenvolvido e promovido pola comunidade OHDSI. Validamos a nosa proposta utilizando conxuntos de datos de pacientes con enfermidade de Alzheimer procedentes de distintas institucións. Na seguinte etapa, co obxectivo de enriquecer a información almacenada nas bases de datos de OMOP CDM, investigamos solucións para extraer conceptos clínicos de narrativas non estruturadas, utilizando técnicas de recuperación de información e de procesamento da linguaxe natural. A validación realizouse a través de conxuntos de datos proporcionados en desafíos científicos, concretamente no National NLP Clinical Challenges(n2c2). Na etapa final, propuxémonos simplificar a execución de protocolos de estudos provenientes de múltiples centros, propoñendo solucións novas para perfilar, publicar e facilitar o descubrimento de bases de datos. Algunhas das solucións desenvolvidas están a utilizarse actualmente en tres proxectos europeos destinados a crear redes federadas de bases de datos de saúde en toda Europa.