Evidenze, compañía especializada en la gestión de ensayos clínicos y soluciones de salud digital, seleccionó a Telefónica para el diseño y despliegue de la infraestructura tecnológica de su plataforma Evidenze Data Space. Desarrollado de forma conjunta por la unidad de negocios digitales Telefónica Tech y su firma de ingeniería industrial Geprom, este entorno colaborativo está alineado con las directrices del Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS), permitiendo el intercambio seguro, soberano y anonimizado de información médica entre los diferentes agentes del sector sanitario sin comprometer la privacidad del paciente.
Arquitectura descentralizada y gobernanza del dato
A diferencia de los modelos de almacenamiento tradicionales, la infraestructura implementada no requiere la integración física de los registros en un servidor único o centralizado, adoptando en su lugar una arquitectura de red federada:
- Soberanía Local: Cada participante (hospitales públicos y privados, centros de investigación, laboratorios farmacéuticos y asociaciones de pacientes) conserva la custodia y el control absoluto sobre sus bases de datos originales.
- Intercambio Bajo Demanda: La plataforma conecta los sistemas de forma remota, permitiendo la consulta y reutilización de la información bajo condiciones y reglas de acceso previamente parametrizadas y verificables.
- Seguridad Integral: El ecosistema garantiza la trazabilidad e interoperabilidad de los datos compartidos, aplicando procesos estrictos de anonimización para blindar la identidad de los pacientes de acuerdo con las normativas europeas vigentes.
Casos de uso iniciales: Modelos predictivos en oncología
La viabilidad operativa del Evidenze Data Space se ha materializado mediante la puesta en marcha de dos aplicaciones clínicas específicas enfocadas en optimizar el tratamiento de patologías oncológicas complejas:
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│ EVIDENZE DATA SPACE │
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[CASO DE USO 1: IA PREDICTIVA] [CASO DE USO 2: SUPERVIVENCIA]
• Cáncer de páncreas metastásico. • Monitorización continua multificlo.
• Evaluación de eficacia y seguridad. • Análisis de tasas de control.
• Anticipación de efectos adversos. • Auditoría de resultados reales.
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Modelo Predictivo en Cáncer de Páncreas: Aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial para evaluar de forma anticipada la eficacia y seguridad de compuestos farmacológicos en pacientes con cáncer de páncreas metastásico no tratado. El sistema analiza los patrones de datos para predecir y alertar sobre la posible aparición de efectos adversos de la medicación de cara al siguiente ciclo de quimioterapia.
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Análisis de Evidencia en Vida Real (Real World Evidence): Herramienta de auditoría clínica diseñada para contrastar de manera exhaustiva si las terapias complejas administradas logran los objetivos de supervivencia esperados. El software consolida los datos de la monitorización continua de los pacientes a lo largo de las distintas fases del tratamiento, ofreciendo a los facultativos métricas precisas para personalizar las decisiones médicas.
Pedro Lisbona, director de Evidenze Data Space, y Carlos Martínez, director de IA y Datos en Telefónica Tech, coincidieron en que la compartición segura de datos bajo un estricto modelo de gobierno corporativo es indispensable para transformar la información clínica en conocimiento médico aplicable, situando a la infraestructura sanitaria española en una posición de vanguardia dentro del ecosistema de la salud digital europea.
