[es] Los avances en las nuevas tecnologías ómicas (genómica, proteómica, transcriptómica, metabolómica, etc.) han posibilitado la obtención de enormes cantidades de datos relativos al funcionamiento de los procesos biológicos. Sin embargo, la generación de conocimiento a partir de estos datos no ha avanzado al mismo nivel debido a la dificultad para gestionar estos datos de manera que puedan ser correctamente interpretados, este hecho se debe no sólo a la ingente cantidad de datos generados, sino también a la complejidad de estos. Además de las dificultades que representa la interacción entre los diversos datos ómicos, también existe una interacción entre éstos y los distintos niveles de información en salud (molecular, celular, tejido, órgano, individual y población), que se manifiesta como un problema de fragmentación de información. La integración de todos estos niveles de información en una entidad coherente es esencial para el avance de la medicina personalizada. Todos estos tipos de datos biomédicos se encuentran almacenados en fuentes de datos distribuidas, heterogéneas y con diversos modelos de datos. El proceso de integración de datos biomédicos consiste en comprender la complejidad y heterogeneidad de los diversos tipos de datos, analizar las posibles soluciones tecnológicas, evaluar las características del proceso de integración, seleccionar cuidadosamente las fuentes de datos que deben ser integradas y proponer un modelo común para que estos datos puedan ser interpretados de manera conjunta. En este trabajo se propone un marco metodológico para el desarrollo de sistemas de integración de datos biomédicos entre los distintos niveles de información en salud que facilite la tarea de desarrollo de sistemas de información aplicables a la medicina personalizada. Para validar este marco metodológico se ha aplicado a tres escenarios de integración de información biomédica en medicina personalizada: un sistema de anotación de historia clínica electrónica, una aplicación de ayuda al diseño de estudios epidemiológicos y un sistema de integración de información de pacientes trasplantados.

[gl] Os avances das novas tecnoloxías ómicas (xenómica, proteómica, trasnciptómica, metabolómica, etc.) posibilitaron a obtención de enormes cantidades de datos relativos ó funcionamento dos procesos biolóxicos. Sen embargo, a xeración de coñecemento a partir de estes datos non avanzou ó mesmo nivel debido a dificultade para xestionar eses datos de xeito que podan ser correctamente interpretados, non só por a inxente cantidade de datos xerados senón tamén por a complexidade destes. Amais das dificultades que representa a interacción entre os diversos datos ómicos, tamén precisa da interacción entre eles e os distintos niveles de información en saúde (molecular, celular, tecido, órgano, individual e poboación), que se manifesta como un problema de fragmentación da información. A integración de todos estes niveles de información nunha entidade coherente é esencial para o avance da medicina personalizada. Todos estes tipos de datos biomédicos encóntranse almacenados en fontes de datos distribuídas, heteroxéneas e con diversos modelos de datos. O proceso de integración de datos biomédicos consiste en comprender a complexidade e heteroxeneidade dos diversos tipos de datos, analizar as posibles solucións tecnolóxicas, avaliar as características do proceso de integración, seleccionar coidadosamente as fontes de datos que deben ser integradas e propor un modelo común para que estes datos podan ser interpretados de xeito conxunto. Nesta tese proponse un marco metodolóxico para o desenvolvemento de sistemas de integración de datos biomédicos entre os distintos niveles de información en saúde, que facilite a tarefa de desenvolver sistemas de información aplicables a medicina personalizada. Para validar este marco metodolóxico aplicouse a tres escenarios de integración de información biomédica en medicina personalizada; un sistema de anotación de historia clínica electrónica, unha aplicación de axuda o deseño de estudios epidemiolóxicos e un sistema de integración de información de pacientes trasplantados.