Cada vez hay disponibles más datos de manera pública en Internet y surgen nuevas bases de conocimiento conocidas como Knowledge Graph, basadas en conceptos de Linked Open Data (datos abiertos enlazados), como DBPedia, Wikidata, YAGO o Google Knowledge Graph, que cubren un amplio abanico de campos del conocimiento. Además, se incorporan los datos que provienen de diversas fuentes como dispositivos inteligentes o las redes sociales. Sin embargo, que estos datos estén públicos y accesibles no garantiza que sean útiles para los usuarios, no siempre se garantiza que sean confiables ni que puedan ser reutilizados de manera eficiente. Actualmente, siguen existiendo barreras que dificultan la reutilización de los datos, porque los formatos son poco adecuados para el procesamiento automático y publicación de la información, por falta de metadatos descriptivos y de semántica, duplicidades, ambigüedad o incluso errores en los propios datos. A todos estos problemas hay que añadir la complejidad del proceso de explotación de la información de un repositorio de datos abiertos enlazados. El trabajo y conocimientos técnicos que requiere el acceso, recolección, normalización y preparación de los datos para que puedan ser reutilizados supone una carga extra para los usuarios y organizaciones que quieran utilizarlos. Para garantizar una eficiente explotación de los mismos, resulta fundamental dotarlos de más valor estableciendo conexiones con otros repositorios que permitan enriquecerlos; garantizar su valor, evaluando y mejorando la calidad de lo que se publica; y asimismo ofrecer los mecanismos necesarios que faciliten su explotación. En este trabajo de tesis se ha propuesto un modelo para la publicación de Linked Open Data que, a partir de un conjunto de datos obtenidos de diversas fuentes, facilita la publicación, enriquecimiento y validación de los datos, generando información útil y de calidad orientada a usuarios expertos y no expertos.

[ES] La explotación de datos de salud ha demostrado ser de creciente interés en la comunidad científica, especialmente para la creación y uso de sistemas de ayuda a la decisión clínica (SADC). Para abordar este problema, tradicionalmente se ha investigado por separado en materia de modelos de información, modelos de dominio y SADC. En lo que se refiere a modelos de información, las propuestas presentan limitaciones semánticas y no tienen en cuenta la interacción con los modelos de dominio, que pretenden proporcionar una comprensión formal y compartida del conocimiento clínico, ni con los SADC, cuya finalidad es proporcionar apoyo a la toma de decisión clínica a partir de la historia clínica electrónica (HCE). La finalidad de esta tesis se enmarca dentro del objetivo general de enriquecer sistemas de HCE con resultados de SADC y modelos de dominio representados mediante datos enlazados abiertos. Para ello, se investiga la combinación y explotación conjunta de las tecnologías más avanzadas para modelos de información, modelos de dominio y SADC. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de metodologías y herramientas para enriquecer la HCE con resultados de SADC y datos enlazados abiertos. Las contribuciones específicas son las siguientes: * Definición conceptual y metodológica de la HCE aumentada con información potencialmente relevante de la web semántica. * Definición conceptual y metodológica del informe radiológico estructurado (IRE), enriquecido con resultados de SADC basados en reglas, visión por computación y modelos de aprendizaje automático. * Caso de uso de HCE aumentada, consistente en enriquecer la HCE resumida del Sistema Nacional de Salud de España con datos enlazados abiertos sobre interacciones farmacológicas y tratamientos recomendados para los episodios activos del paciente. * Sistema de IRE enriquecido con resultados de SADC. Incluye el desarrollo de plantillas de IRE y mecanismos para el enriquecimiento de las mismas con resultados de SADC basados en reglas, cuantificación de imagen médica y redes neuronales. Nuestro objetivo es mejorar el grado de interoperabilidad en las integraciones de sistemas de HCE con SADC y datos enlazados abiertos, mediante estrategias basadas en los tres pilares de la interoperabilidad semántica: modelos de información, de arquetipos y de dominio. Esto tiene el potencial de repercutir positivamente sobre la salud y el cuidado del paciente, especialmente en el paradigma de la medicina personalizada. / [CA] L'explotació de dades de salut ha demostrat ser de creixent interés en la comunitat científica, especialment per a la creació i ús de sistemes d'ajuda a la decisió clínica (SADC). Per a abordar aquest problema, tradicionalment s'ha investigat per separat en matèria de models d'informació, models de domini i SADC. Pel que fa a models d'informació, les propostes presenten limitacions semàntiques i no tenen en compte la interacció amb els models de domini, que pretenen proporcionar una comprensió formal i compartida del coneixement clínic, ni amb els SADC, la finalitat dels quals és proporcionar suport a la presa de decisió clínica partint de la història clínica electrònica (HCE). La finalitat d'aquesta tesi s'emmarca dins de l'objectiu general d'enriquir sistemes de HCE amb resultats de SADC i models de domini representats mitjançant dades enllaçades obertes. Per a això, s'investiga la combinació i explotació conjunta de les tecnologies més avançades per a models d'informació, models de domini i SADC. La principal contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament de metodologies i eines per a enriquir la HCE amb resultats de SADC i dades enllaçades obertes. Les contribucions específiques són les següents: * Definició conceptual i metodològica de la HCE augmentada amb informació potencialment rellevant de la web semàntica. * Definició conceptual i metodològica de l'informe radiològic estructurat (IRE), enriquit amb resultats de SADC basats en regles, visió per computació i models d'aprenentatge automàtic. * Cas d'ús de HCE augmentada, consistent a enriquir la HCE resumida del Sistema Nacional de Salut d'Espanya amb dades enllaçades obertes sobre interaccions farmacològiques i tractaments recomanats per als episodis actius del pacient. * Sistema de IRE enriquit amb resultats de SADC. Inclou el desenvolupament de plantilles de IRE i mecanismes per a l'enriquiment de les mateixes amb resultats de SADC basats en regles, quantificació d'imatge mèdica i xarxes neuronals. El nostre objectiu és millorar el grau d'interoperabilitat en les integracions de sistemes de HCE amb SADC i dades enllaçades obertes, mitjançant estratègies basades en els tres pilars de la interoperabilitat semàntica: models d'informació, d'arquetips i de domini. Això té el potencial de repercutir positivament sobre la salut i la cura del pacient, especialment en el paradigma de la medicina personalitzada. / [EN] The exploitation of health data has proven to be of increasing interest in the scientific community, especially for the creation and use of clinical decision support systems (CDSS). To address this problem, separate research has traditionally been done on information models, domain models and CDSS. Regarding information models, the proposals present semantic limitations and do not consider the interaction with domain models, which aim to provide a formal and shared understanding of clinical knowledge, nor with CDSS, whose purpose is to provide clinical decision support from the electronic health record (EHR). The aim of this thesis is framed within the general goal of enriching EHR systems with SADC results and domain models represented by open linked data. For this purpose, the combination and joint exploitation of state-of-the-art technologies for information models, domain models and SADC is investigated. The main contribution of this thesis is the development of methodologies and tools to enrich EHR with SADC results and open linked data. Specific contributions are: * Conceptual and methodological definition of EHR augmented with potentially relevant information from the semantic web. * Conceptual and methodological definition of the structured radiology report (SRR), enriched with CDSS results based on logical rules, computer vision and machine learning models. * Augmented EHR use case, consisting of enriching the summarized EHR of the Spanish National Health System with linked open data on pharmacological interactions and recommended treatments for active patient episodes. * SRR system enriched with CDSS results. Includes the development of SRR templates and mechanisms for enriching them with SADC results based on logical rules, medical image quantification and neural networks. Our goal is to improve the degree of interoperability in EHR system integrations with CDSS results and linked open data, through strategies based on the three pillars of semantic interoperability: information, archetype and domain models. This has the potential to positively impact health and patient care, especially in the personalized medicine paradigm. / Mañas García, A. (2022). Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187730