[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.

[gl] Durante os últimos anos, a industria da saúde estivo a confiar máis que nunca nas Tecnoloxías da Información. Particularmente nos departamentos de imaxe médica, o fluxo de información e os servizos dispoñibles para a práctica médica tiveron un gran aumento. En consecuencia, tamén os depósitos de imaxes médicas son cada vez máis grandes e difíciles de xestionar e escalar. As institucións aínda tratan isto usando o enfoque tradicional baseado nunha única instalación de repositorio de imaxes médicas ao servizo de toda a organización e están mellorando continuamente a infraestrutura para apoiar de forma eficiente as novas realidades dos servizos. Algunhas institucións xa subcontratan o servizo de almacenamento na nube. Non obstante, aínda son difíciles de resolver varios problemas asociados á especificidade da imaxe médica. Por exemplo, un servizo universal con distribución xeográfica de repositorios é moi complexo debido ao volume de datos que pode alcanzar a escala gigabyte por mostra nalgúns escenarios. Polo tanto, os enfoques actuais carecen de soporte para escenarios de uso avanzado e os retos aínda están por superar. Cada vez é máis urxente explorar novos métodos para xestionar o big data que se está a producir a diario, cun alto nivel de abstracción e integración simplificada cos sistemas actuais xa que é imperativo non perturbar os métodos de práctica médica establecidos e apoiar novos usos. Esta tese investigou a situación actual e propón unha arquitectura distribuída para o almacenamento web e a compartición de imaxes médicas, de forma segura e escalable. Fai uso de formatos estándar e protocolos de rede para garantir a integración transparente cos equipos do mercado. Os métodos propostos garanten unha abstracción da capa de servizo e pretenden facer que o descubrimento e a recuperación de contido de imaxes médicas sexan máis eficientes e eficaces. Para validar a solución, implantouse e validouse o rendemento dos compoñentes arquitectónicos en dous escenarios avanzados: investigación e patoloxía dixital.