Perspectivas sobre interoperabilidad en salud.
Análisis técnicos y estratégicos sobre las decisiones, estándares y arquitecturas que están definiendo la infraestructura digital sanitaria.
FHIR, openEHR y OMOP no resuelven el mismo problema.
Cuando FHIR, openEHR y OMOP se comparan como tecnologías competidoras, normalmente ya estamos haciendo la pregunta equivocada.
Qué puede aprender Latinoamérica de la evolución de la interoperabilidad europea.
La principal lección europea no es utilizar un estándar concreto. Es comenzar a tratar la interoperabilidad como infraestructura compartida.
La inteligencia artificial empieza mucho antes del modelo.
En salud, una parte importante del resultado de una iniciativa de IA se decide antes de escoger el algoritmo: en sus datos, su contexto de uso y la forma en que el sistema será gobernado.
Ordenar la infraestructura antes de automatizar.
Automatizar un proceso desordenado no elimina su complejidad. Muchas veces simplemente la convierte en software.
De datos fragmentados a infraestructura utilizable.
El dato no adquiere valor simplemente porque exista. Adquiere valor cuando puede encontrarse, entenderse y reutilizarse consistentemente.
Preparación de datos clínicos en Latinoamérica
Un informe en preparación, con recomendaciones para directorios y comités clínicos sobre la madurez de datos en la región.
Datos clínicos
¿Le gustaría conversar sobre alguno de estos temas?
Podemos profundizar en cómo se aplica a la arquitectura y la madurez de datos de su organización.