Los datos digitales están en plena expansión en la tecnología ligada a los sistemas de salud. Disponer de la información adecuada de un paciente para la práctica médica resulta imprescindible. Por ello, las tecnologías Big Data para medicina y salud, posibilitan el análisis avanzado de la información disponible para ofrecer a los ciudadanos una medicina de precisión. Hoy, cualquier sistema de un hospital está ligado a un gran centro digital de datos que almacena y, en caso necesario, proporciona la información necesaria para hacer un diagnóstico inmediato.
Para que estos datos sean útiles se han de organizar en lo que se llama Historias Clínicas Electrónicas (HCE) en las que se acumula la información de salud generada durante la vida clínica de esa persona, así como su relación con los sistemas de salud o su interconexión con un enorme catálogo de actos médicos, síntomas, dolencias, enfermedades o fármacos. Cuando estos datos presentan diferencias o errores sistemáticos, en los casos en que haya falta de calidad, hay que considerar si se integran y combinan para su uso o si es necesario corregirlos previamente para asegurar su utilidad posterior.
DQV permite analizar la calidad de los datos biomédicos de una institución con el fin de maximizar el uso de los recursos existentes en los servicios de salud para una óptima extracción de conocimiento. DQV está especialmente diseñado para el análisis de la información biomédica, incluye tecnologías para la medición de la estabilidad espacial y temporal, así como el servicio de rating de datos biomédicos. Todo ello facilitando el uso de estándares para el modelado y comunicación de datos en salud pudiéndose aplicar a datos altamente estructurados.
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