Construimos data warehouses sanitarios, ingeniería de datos a escala e integración de IA en flujos asistenciales — con la profundidad de dominio que solo da haber sostenido sistemas clínicos críticos durante tres décadas.
Los datos clínicos tienen particularidades que no aparecen en un proyecto de analytics convencional. Cuatro realidades del sector que cambian la ecuación técnica:
HL7 v2 sigue moviendo mensajes en producción al lado de FHIR. DICOM para imagen. Codificaciones propietarias de sistemas instalados hace quince años. La realidad clínica es heterogénea — un proyecto de datos sanitarios que no lo asume suele quedarse en piloto.
CIE-10-ES, SNOMED CT, LOINC, ATC. No son tablas que se cruzan en una tarde. Cada una representa una manera concreta de pensar la clínica. Trabajarlas bien es tan determinante como dimensionar la infraestructura.
RGPD, ENS Nivel Alto, normativa autonómica sanitaria. Cada decisión arquitectónica — desde el modelo de datos hasta dónde se aloja el clúster — condiciona la viabilidad regulatoria del resultado.
Un error en datos clínicos no es un dashboard equivocado. Puede ser una decisión asistencial mal informada. Trabajar aquí requiere una disciplina de validación diferente a la de un proyecto de analytics convencional.
"El contexto clínico no se improvisa. Es lo que convierte un pipeline de datos en algo que la sanidad puede usar."
Diseñamos e implementamos data warehouses orientados a la realidad sanitaria: multifuente, multiformato, con linaje y trazabilidad de cada dato. El modelado se adapta al dominio clínico — paciente, episodio, prueba, informe, profesional — para que el sistema siga siendo útil cuando las preguntas cambien, sin tener que rehacer la base.
Pipelines de ingesta que mueven volúmenes hospitalarios reales desde fuentes heterogéneas — HL7, FHIR, DICOM, sistemas departamentales, ficheros aplanados — hasta el data warehouse. Con control de calidad, validaciones y observabilidad sobre el propio flujo. Si un pipeline tiene un problema, lo sabemos antes que el cliente.
Informes operativos, paneles de gestión, indicadores clínicos. La capa de explotación que convierte el data warehouse en algo que un gerente, un jefe de servicio o un epidemiólogo usa cada semana. Aquí también vive la línea de generación automática de BI asistida por IA — capacidad ya en uso, que contaremos en detalle cuando esté implantada.
Cuando una organización sanitaria quiere incorporar un modelo de IA en su operativa — apoyo al diagnóstico, priorización de listas, análisis de informes en texto libre — el reto principal no suele ser el modelo. El reto es la integración, la trazabilidad de las predicciones, el aislamiento regulatorio, la interpretación clínica del resultado y el plan para cuando el modelo se equivoca. La capa que convierte un experimento de IA en un sistema clínico operable.
"Convertir un experimento de IA en un sistema clínico operable. Ese es el trabajo real."
Tres décadas trabajando con datos clínicos reales para la administración sanitaria pública española. Sistemas que hoy procesan datos de miles de profesionales y millones de pacientes a lo largo del tiempo. El dominio no es algo que hayamos incorporado recientemente — es la base de todo lo que hacemos.
La capacidad técnica que aplicamos aquí transfiere a otros verticales regulados; cuando se trata de producto SaaS o HaaS, eso vive en Plataformas SaaS de grado enterprise. Cuando es servicio aplicado a sanidad, vive aquí.
Si tienes por delante un data warehouse sanitario por construir, una migración de informes legacy a BI moderno, una integración de IA en flujo asistencial, o simplemente la sensación de que tus datos podrían estar aportando más — hablemos.