De la misma manera que cuando un humano encuentra una palabra que desconoce, IOMED trata de inferir su significado en base al contexto de la palabra. Se calcula la probabilidad de que la(s) palabra(s) o abreviatura(s) hagan referencia a una entidad o concepto conocido en base al contexto, permitiendo obtener una o varias propuestas de entidades que luego son revisadas. Para ello se hace uso de word embeddings en la búsqueda de sinónimos, una técnica de aprendizaje semi-supervisado que permite utilizar el contexto de un concepto para encontrar sinónimos o abreviaturas que pueden ser únicas en un hospital.

Sí, es legal, ya que IOMED cumple con el Reglamento General de Protección de Datos de la UE y la normativa de protección de datos española para el procesamiento de estos datos, y los mismos están siempre anonimizados.

No. El procesamiento de los datos en formato texto o desestructurado a un formato estructurado se enmarca dentro de lo que la normativa de protección de datos entiende como interés legítimo del hospital y, por lo tanto, no requiere consentimiento informado de cada paciente.

El output es una base de datos estructurada que se aloja en el hospital.

IOMED tiene un equipo médico que, de manera constante y recurrente, revisa una muestra de las historias clínicas que han sido procesadas.

IOMED tiene dos maneras para asegurar la calidad. Por una parte, y de manera más genérica, hay un equipo médico que, de manera constante y recurrente, revisa una muestra de las Historias Clínicas que han sido procesadas, y corrige los outputs de la herramienta. Por otro lado, para cada estudio se hace una revisión de una muestra específica de los datos del estudio, donde se revisan manualmente las variables que son de interés para el estudio en cuestión.

Sí. Con el fin de eliminar cualquier información personal, los textos son procesados en el hospital con la herramienta de anonimización de IOMED. Esta herramienta es la primera capa de anonimización y es capaz de encontrar datos personales incluido en el texto clínico, como nombres o direcciones, siendo sustituidos por otros datos falsos de similares características (por ejemplo, se cambia una mención al nombre “Maria” por el de “Andrea”). Además, una segunda capa de anonimización encuentra cualquier dato personal que ya esté estructurado por el hospital y lo enmascara (con “*”) para evitar posibles reidentificaciones.

IOMED puede acceder a ambos pero no vincularlos paciente a paciente debido a que los datos con los que trabaja están anonimizados.

Sí, la herramienta procesa tanto información estructurada como no estructurada.

La herramienta puede trabajar con todas las especialidades.

No, pero IOMED puede procesar los informes de las imágenes.

Ahora mismo IOMED trabaja con castellano y catalán y se prevé cubrir inglés y alemán para 2021.

Sí, IOMED convierte a formato OMOP tanto los datos no estructurados como los datos ya estructurados en el hospital, independientemente de que estos últimos se encuentren o no en formato OMOP.

El Comité de Ética tiene un papel fundamental. Todos los usos de los datos producidos por IOMED deben ser aprobados por éste.

No, normalmente se aprueba un estudio con un número determinado de recogidas, las cuales son aprobadas por el Comité de Ética en su totalidad.

Los criterios de inclusión o exclusión (o cualquier variable a extraer en el marco de un estudio) se pueden cambiar pero deben ser revisados y aprobados de nuevo por el Comité de Ética.

Los datos se extraen con una finalidad concreta que se presenta y aprueba por el Comité de Ética. El análisis de los datos no debe extralimitarse de esta aprobación.

La base de datos se actualiza regularmente con los datos incrementales que genera el hospital.

No, IOMED puede trabajar con cualquier sistema de Historia Clínica Electrónica.

No, solo trabaja con aquellas Historias Clínicas que son electrónicas.

No, la única limitación que hay es que los datos deben ser de Historias Clínicas Electrónicas (HCE).

No, se ciñe únicamente a la extracción de los datos.

IOMED puede acceder a todas las bases de datos del hospital que contengan datos de índole clínica.

El modelo de datos común (CDM, por sus siglas en inglés) de OMOP permite el análisis sistemático de bases de datos de observación dispares. El concepto detrás de este enfoque es transformar los datos contenidos dentro de esas bases de datos en un formato común (modelo de datos), así como en una representación común (terminologías, vocabularios, esquemas de codificación). Una vez todos los datos estén en un formato común, es más fácil y rápido realizar análisis sistemáticos.

No tiene ningún coste para el hospital. La instalación, el mantenimiento y el uso de los datos serán libres de cargo para el hospital.

Un sistema de información hospitalario (HIS, por sus siglas en inglés) que almacene los registros del hospital, así como un centro de procesamiento de datos, ya sea propio o externalizado, donde se pueda realizar un co-hosting virtual o una asignación de servidor.

Todos los datos quedan a disposición del hospital, que puede acceder a ellos a través del equipo técnico. Además, se están desarrollando interfaces que faciliten el uso de los datos por parte del hospital.

Sí, los datos quedan a disposición del hospital sin coste.

IOMED pone a disposición de sus partners y usuarios un equipo dedicado a la resolución de dudas de índole técnica o de uso de nuestra tecnología.