[ca] L'objectiu d'aquesta tesi és descriure amb detall el desenvolupament e implementació d'un Sistema d'Agregació de Dades Mèdiques per a la recerca en el marc de ISyPeM2. La motivació d'aquest treball respòn a la necessitat de sistemes senzills, efficients i segurs per realitzar investigació mèdica fent servir dades sensibles dels pacients. En aquests moments, aquests sistemes són limitats per varis requeriments com acords preestablerts entre institucions, bases de dades heterogenies i problemes de privacitat. Aqueta tesi documenta la implementació d'un sistema que adreça aquests problemes. Per implementar el sistema, utilitzem els principis de xarxes P2P per descobrir les fonts de dades (els nodes del sistema), la funcionalitat de Sistemes Multi Agent per la coordinació entre fonts de dades i l'ús de tècniques d'anonimització per preservar l'identitat del pacient. Aquesta tesi primer examina la motivació i aplicació d'aquests sistemes, com també els conceptes necessaris per comprendre els components que el formen, després es procedirà a presentar el State of the art per veure tecnologies similars o relacionades que estiguin sent desenvolipades amb el mateix propòsit. A continuació ens capbussarem en els components de la implementació. Després hi ha una explicació detallada de com funciona el sistema i els components que el formen, junt amb altres detalls de la implementació i una descripció de l'entorn de desenvolupament. En els últims capítols, es presentaràn els resultats dels test que s'han dut a terme. En els apèndixs s'inclou una descripció dels datasets que s'han fet servir pels experiments, juntament amb una còpia de l'última revisió del codi de l'implementació final.

[en] The aim of this thesis is to describe and develop in detail the implementation of a Dynamic Health Data Aggregation System for research purposes in the framework of ISyPeM2. The motivation of this work responds to the need of simple, efficient and secure systems to perform medical research using patient sensitive data, which for the time being is handicapped by several requirements such as previously established agreements between institutions, heterogeneous databases and privacy issues. This thesis aims to document the implementation of a system that addresses these issues. To implement the system, we used the principles of P2P networks for discovery of data sources (the nodes in the system), the functionality of a Multi-Agent System for coordination between data sources and the use of anonymization techniques to preserve the patient's privacy. The thesis first examines the motivation and application for such systems, as well as the concepts needed to understand the components that conform the system and then it will proceed to present the state of the art for similar or related systems and technologies being developed for the same purpose. Afterwards, the components in the implementation will be detailed. After that, there is an in-depth explanation on how the system works and the components it is comprised, along with other implementation details, as well as a description of the development environment. In the final chapters, the results from the tests performed and the conclusions of this work will be presented, and in the appendices, there is a description of the datasets used for the performance tests, as well as the last review of the implementation code.