Imprimir

CURSO FINALIZADO // En la última década hemos asistido a la irrupción de “nuevos” sistemas de información sanitaria basados en sistemas informáticos comunes o interoperables (ej: las historias clínicas electrónicas) y un identificador único individual que permiten el almacenamiento, la búsqueda y la transmisión de enormes cantidades de datos que –más allá de sustituir al papel y facilitar los procedimientos administrativos y transaccionales pueden dar soporte a la toma de decisiones clínicas y organizacionales y a las políticas/estrategias sanitarias. Estos sistemas han supuesto un incremento –en calidad y cantidad– en el volumen de datos clínicos informatizados, y en la facilidad para analizarlos y obtener información y junto al identificador único personal y la cobertura universal han transformado los sistemas de información de servicios sanitarios en sistemas de información poblacionales, permitiendo la construcción de cohortes con seguimientos largos y endpoints más sofisticados y con mayor capacidad de ser empleados en la monitorización y mejora de la atención. Estos sistemas incorporan, a lo largo del tiempo, datos “estructurados” (diagnósticos, ingresos hospitalarios, visitas, prescripciones, resultados de pruebas, datos de mortalidad, etc.) y datos semiestructurados o no estructurados (de imagen, anotaciones médicas, ómicos, registros de monitorización, etc.) que, transformados en “evidencias” pueden ser empleados para mejorar la atención a los pacientes, la gestión clínica y las políticas sanitarias. La investigación con Big Data y Real World data puede ser útil, esencialmente, para describir la atención, explicar que factores se asocian a mejores o peores resultados (predecir) y establecer relaciones causales entre un medicamento (o una tecnología, una intervención, un programa, etc.) y un resultado. El objetivo fundamental del Encuentro es discutir las posibilidades y limitaciones del Big Data y el Real World Data para generar “Real World Evidence”, especialmente en el análisis de la efectividad comparativa de medicamentos, tecnologías e intervenciones en entornos de práctica real (antes que su eficacia en los ensayos clínicos experimentales). También se abordarán aspectos como la accesibilidad de estos datos con finalidades de investigación tras la entrada en vigor del Reglamento  General de Protección de Datos y la Ley 3/2018, Orgánica de Protección de Datos y el papel que algunos tipos de datos especialmente complejos (genómica, imagen) van a jugar en un futuro inmediato en el desarrollo de la medicina de precisión incluyendo la problemática de la incorporación de biomarcadores a la cartera de servicios del Sistema Nacional de Salud. El curso se dirige a un público amplio de personas interesadas en la utilización de datos de salud con finalidades de investigación o en la utilización de los resultados de este tipo de investigación para la toma de decisiones clínicas o de gestión clínica y sanitaria (médicos asistenciales, farmacéuticos y farmacólogos, epidemiólogos, científicos de datos, gestores sanitarios, etc.), así como a estudiantes de postgrado en estas disciplinas.

Imágenes del curso

PROGRAMA