Implementación de estándares de almacenamiento y seguridad de bioseñales en una historia clínica electrónica de código abierto. Trabajo de grado
El almacenamiento seguro y estructurado de datos clínicos sensibles, como las bioseñales derivadas de estudios electrofisiológicos (particularmente la electroencefalografía, EEG), representa un reto técnico y normativo en el desarrollo de sistemas de información en salud. En este contexto, el presen...
- Autores:
-
Pérez Viana, Daniel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47986
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47986
- Palabra clave:
- Fenómenos Electrofisiológicos
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El almacenamiento seguro y estructurado de datos clínicos sensibles, como las bioseñales derivadas de estudios electrofisiológicos (particularmente la electroencefalografía, EEG), representa un reto técnico y normativo en el desarrollo de sistemas de información en salud. En este contexto, el presente proyecto tiene como objetivo principal analizar la viabilidad del uso de sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE) de código abierto para gestionar información neurofisiológica, evaluando su capacidad de adaptación a requerimientos específicos y su conformidad con los estándares internacionales de seguridad y protección de datos personales. A partir de una revisión detallada de plataformas de HCE de libre acceso, se establece un marco comparativo que considera criterios como interoperabilidad, escalabilidad, modularidad, arquitectura técnica y capacidad de extensión hacia dominios clínicos especializados. Particular énfasis se da al tratamiento de bioseñales, las cuales presentan demandas adicionales en términos de almacenamiento estructurado, trazabilidad y confidencialidad. El enfoque del proyecto contempla no solo la evaluación conceptual de estas plataformas, sino también el análisis de su sostenibilidad tecnológica, su comunidad de soporte y su potencial para ser implementadas y adaptadas en entornos clínicos reales o simulados. Con base en esta revisión, se busca identificar qué soluciones de software libre ofrecen una arquitectura robusta, segura y extensible para incorporar información neurofisiológica, permitiendo su uso en contextos clínicos especializados como el diagnóstico y seguimiento de patologías neurológicas. |
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Ochoa Gómez, John FredyPérez Viana, DanielGrupo Neuropsicología y Conducta2025-10-28T19:37:00Z2025https://hdl.handle.net/10495/47986El almacenamiento seguro y estructurado de datos clínicos sensibles, como las bioseñales derivadas de estudios electrofisiológicos (particularmente la electroencefalografía, EEG), representa un reto técnico y normativo en el desarrollo de sistemas de información en salud. En este contexto, el presente proyecto tiene como objetivo principal analizar la viabilidad del uso de sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE) de código abierto para gestionar información neurofisiológica, evaluando su capacidad de adaptación a requerimientos específicos y su conformidad con los estándares internacionales de seguridad y protección de datos personales. A partir de una revisión detallada de plataformas de HCE de libre acceso, se establece un marco comparativo que considera criterios como interoperabilidad, escalabilidad, modularidad, arquitectura técnica y capacidad de extensión hacia dominios clínicos especializados. Particular énfasis se da al tratamiento de bioseñales, las cuales presentan demandas adicionales en términos de almacenamiento estructurado, trazabilidad y confidencialidad. El enfoque del proyecto contempla no solo la evaluación conceptual de estas plataformas, sino también el análisis de su sostenibilidad tecnológica, su comunidad de soporte y su potencial para ser implementadas y adaptadas en entornos clínicos reales o simulados. Con base en esta revisión, se busca identificar qué soluciones de software libre ofrecen una arquitectura robusta, segura y extensible para incorporar información neurofisiológica, permitiendo su uso en contextos clínicos especializados como el diagnóstico y seguimiento de patologías neurológicas.Secure and structured storage of sensitive clinical data—such as biosignals obtained from electrophysiological studies, particularly electroencephalography (EEG)— poses significant technical and regulatory challenges for health‑information systems. This project’s primary objective is to assess the feasibility of open‑source Electronic Health Record (EHR) platforms for managing neurophysiological information, evaluating their adaptability to specialized requirements and their compliance with international standards on data security and privacy. An in‑depth review of freely available EHR platforms establishes a comparative framework based on criteria including interoperability, scalability, modularity, technical architecture, and extensibility to specialized clinical domains. Special emphasis is placed on biosignal handling, which demands additional guarantees of structured storage, traceability, and confidentiality. The project encompasses not only a conceptual evaluation of these platforms but also an analysis of their technological sustainability, community support, and potential deployment in real or simulated clinical environments. Drawing on this review, the study seeks to identify which open‑source solutions provide a robust, secure, and extensible architecture for integrating neurophysiological data, thereby supporting specialized clinical applications such as the diagnosis and monitoring of neurological disorders.Evaluación de la actividad eléctrica cerebral en sujetos con deterioro cognitivo mediante electroencefalografía portable y modelos de Machine LearningPregradoBioingeniero92 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaBioingenieríaMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Implementación de estándares de almacenamiento y seguridad de bioseñales en una historia clínica electrónica de código abierto. Trabajo de gradoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draft[1] Organización Mundial de la Salud, Global strategy on digital health 2020–2025, 2021.[2] A. C. Payne et al., “Open source clinical software: the OpenMRS example,” AMIA Annual Symposium Proceedings, vol. 2010, pp. 552–556, 2010.[3] A. Mandl, I. Kohane, and K. Mandl, “Driving Innovation in Health Systems through an Ecosystem Approach to Open Data,” Health Affairs, vol. 41, no. 6, pp. 821–828, Jun. 2022.[4] J. H. van der Lei, “Use and abuse of computer-stored medical records,” Methods of Information in Medicine, vol. 30, no. 2, pp. 79–80, 1991.[5] Institute of Medicine, Key Capabilities of an Electronic Health Record System, National Academies Press, 2003.[6] M. Häyrinen, K. Saranto, and P. Nykänen, “Definition, structure, content, use and impacts of electronic health records: A review of the research literature,” International Journal of Medical Informatics, vol. 77, no. 5, pp. 291–304, 2008.[7] A. J. Barkovich, Pediatric Neuroimaging, 5th ed., Lippincott Williams & Wilkins, 2012.[8] E. G. Sittig and D. C. Classen, “Safe EHR implementation: A guide to preventing unintended consequences,” Journal of the American Medical Informatics Association, vol. 18, no. 2, pp. 155– 161, 2011.[9] OpenMRS, “About OpenMRS,” [Online]. 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