Marco metodológico para el desarrollo de modelos de integración de datos biomédicosun caso práctico de integración de datos biomédicos en los distintos niveles de información en salud

Abstract

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.