Caso 3: Espacio de Datos para la Predicción Federada del Riesgo de Insuficiencia Cardíaca Aguda En el contexto de la investigación cardiovascular, es esencial poder analizar datos clínicos reales sin comprometer la privacidad de los pacientes.Este caso de uso permite compartir datos que han sido validados en una red federada mediante la ejecución de un modelo predictivo de riesgo para pacientes con insuficiencia cardíaca aguda. Fines Cumplir con la gobernanza definida en el ecosistema del espacio de datos. Analizar y gestionar los datos según el modelo de datos común (CDM). En el marco del proyecto DataTools4Heart, el conjunto de datos se convierte a un formato interoperable rápido para la atención sanitaria (FHIR). Garantizar la calidad de los datos generados para poder compartirlos dentro del espacio de datos. Publicar los datos en el catálogo del componente del espacio de datos para que los posibles usuarios puedan explorarlos y utilizarlos. Consumidores de datos Profesionales sanitarios: podrán disponer tanto de los datos como del modelo predictivo para optimizar los flujos de trabajo y la organización hospitalaria. Investigadores del servicio de cardiología del VHIR: serán los responsables de desarrollar y validar el modelo. También podrán utilizar el mismo conjunto de datos en el futuro para abordar nuevos retos y mejorar la atención a los pacientes del servicio de cardiología. Investigadores: podrán beneficiarse tanto del uso de los datos como de los modelos predictivos generados. La red federada desarrollada en DataTools4Heart se utilizará también en otros dos proyectos europeos: AI4HF (Grant agreement ID: 101080430) y DVPS (financiado recientemente, convocatoria HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03). Empresas y desarrolladores: podrán validar sus soluciones con un conjunto de datos de alta calidad generado en un entorno seguro e interoperable. Caso 1: Resultados en Salud y Espacio Europeo de Datos de Salud Este caso muestra cómo se pueden utilizar los datos aportados por los pacientes para ofrecer una atención más personalizada y efectiva. El objetivo es tomar mejores decisiones, adaptar el cuidado a las necesidades de cada persona y compartir información de manera segura entre hospitales y centros sanitarios. Más información Caso 2: Compartición de datos sintéticos mediante IA Aquest cas mostra com es poden crear dades artificials que imiten dades reals de pacients per entrenar i provar algoritmes de salut, garantint la privacitat i facilitant la col·laboració entre hospitals i investigadors. Más información