Desde el lanzamiento de BOAS en abril de 2024, se han publicado unos diez recursos. Los algoritmos y programas ahora son accesibles para todos para que la comunidad científica pueda reutilizarlos fácilmente.
Programas para simplificar y estandarizar la extracción de datos de la base de datos principal del Sistema Nacional de Datos de Salud (SNDS)
Más allá de su riqueza, los datos de la base de datos principal del SNDS son complejos y heterogéneos. Actualmente existen métodos y herramientas para simplificar la manipulación, el análisis y la interpretación de estos datos de salud. Entre ellos:
Algoritmos de focalización sobre la base principal del SNDS.
Los algoritmos de focalización contenidos en la base de datos principal del SNDS permiten identificar, a partir de información médico-administrativa, situaciones o poblaciones que presentan una patología o un rasgo de salud particular.
Por tanto, son muy útiles para que los investigadores realicen sus análisis en las cohortes adecuadas. De este modo se pusieron a disposición cuatro algoritmos:
Entre estos programas, tres fueron apoyados por Health Data Hub como parte de una convocatoria de proyectos que promueven el diseño y validación de este tipo de herramientas con miras a compartirlas con la comunidad.
Consultas bajo demanda para construir indicadores simples sobre datos de la base de datos principal del SNDS
Debido a la naturaleza compleja de los datos de salud, el Health Data Hub ha puesto en marcha un conjunto de acciones ciudadanas que incluyen un experimento con “consultas bajo demanda” para satisfacer las necesidades específicas de las asociaciones, interesadas en obtener cifras simples de descripciones de las poblaciones. interesados Algunos de ellos ya forman parte de los primeros recursos abiertos en el BOAS y también pueden utilizarse para focalizar:
Un programa para facilitar la seudonimización de las mamografías
BOAS no se limita a la referenciación de recursos que facilitan la explotación de la base principal del SNDS. De hecho, esta biblioteca tiene el propósito más amplio de centralizar algoritmos para facilitar el procesamiento de datos de salud de una manera más general. Ya se ha publicado un recurso que contiene datos de imágenes:
Health
