ANÁLISIS FEDERADO DE DATOS CLÍNICOS Y AMBIENTALES PARA EL ESTUDIO DEL RIESGO CARDIOVASCULAR: PROYECTO GEOCARDIO
Introducción/Objetivos
Las enfermedades cardiovasculares representan la principal causa de mortalidad a nivel mundial y en España, donde además persisten importantes desigualdades territoriales y socioeconómicas. Aunque los modelos clásicos de predicción se basan principalmente en factores clínicos tradicionales, existe evidencia creciente sobre la influencia de factores ambientales y sociales relacionados con el exposoma en el riesgo cardiovascular. El uso de modelos de datos estandarizados como OMOP facilita interoperabilidad y análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. El objetivo de este estudio es analizar la asociación entre factores clínicos, ambientales y socioeconómicos y el riesgo cardiovascular mediante el uso de datos clínicos y metodologías federadas de análisis poblacional.
Material y Métodos
El proyecto consta de dos partes diferenciadas. Un estudio multicéntrico observacional analítico de cohorte retrospectiva basado en datos clínicos procedentes de sistemas de historia clínica electrónica armonizados mediante el modelo de datos OMOP. Se analizará información pseudonimizada de 2 millones de pacientes incluyendo registros clínicos de los últimos 8 años. La cohorte integrará variables clínicas, demográficas, ambientales y socioeconómicas procedentes de fuentes de datos abiertas y sistemas de información geográfica de regiones españolas del sur, norte e islas. Emplea infraestructura federada para el análisis distribuido de datos, permitiendo el desarrollo de modelos poblacionales y predictivos en entorno real orientados a la identificación de factores asociados al riesgo cardiovascular y desigualdades territoriales. Por otra parte, se realizará un estudio ecológico de mortalidad cardiovascular en España, utilizando datos oficiales del INE junto a datos de contaminantes ambientales y socioeconómicos.
Resultados
El proyecto permitirá evaluar la contribución de factores clásicos y emergentes relacionados con la influencia del entorno, incluyendo contaminación atmosférica, temperatura, metales pesados y variables socioeconómicas, sobre la enfermedad cardiovascular. Asimismo, posibilitará la generación de modelos predictivos complejos y personalizados a partir de grandes volúmenes de datos clínicos. La utilización de una infraestructura orientada al análisis de datos federados permite realizar análisis multicéntricos a gran escala en el ámbito de la salud pública y la epidemiología cardiovascular preservando la protección de datos.
Conclusiones/Recomendaciones
La integración de datos clínicos y ambientales mediante metodologías federadas representa una oportunidad para mejorar la comprensión de las desigualdades en salud cardiovascular y avanzar hacia modelos predictivos precisos y personalizados. El proyecto sienta las bases para futuras estrategias de prevención cardiovascular basadas en Big Data y evidencia, favoreciendo una toma de decisiones más eficiente desde la perspectiva de la salud pública y la medicina preventiva en base a la comparativa de resultados en tres regiones diferentes de nuestro país.