• La nueva infraestructura integra grandes volúmenes de datos clínicos para mejorar la gestión y la toma de decisiones
• Incorpora analítica avanzada para anticipar necesidades asistenciales
València (23.03.2026). El desarrollo de la plataforma Integra Cloud, por parte de INCLIVA, ha supuesto un reto técnico y organizativo. El proyecto ha permitido construir un datalake capaz de integrar y actualizar de forma periódica toda la actividad del Departamento de Salud de València Clínico-Malvarrosa, gestionando grandes volúmenes de información de manera ágil, segura y fiable. Este entorno facilita no solo el almacenamiento de datos, sino también su explotación mediante técnicas avanzadas de análisis, haciendo accesibles los resultados a distintos perfiles profesionales.
La infraestructura se sustenta en un servidor ubicado en INCLIVA, dotado de sistemas híbridos de almacenamiento de alta capacidad y velocidad, así como de procesadores y tarjetas gráficas de última generación. Estos elementos permiten tanto el procesamiento intensivo de datos como el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, además de soportar el uso concurrente por múltiples usuarios. Todo ello se complementa con una sólida capa de comunicaciones y seguridad que garantiza la integridad y protección de la información.
Sobre esta base tecnológica se ha desarrollado un ecosistema software modular, compuesto por diferentes componentes interconectados. En el núcleo se sitúan los sistemas de captura y almacenamiento de datos, que aseguran su calidad y persistencia. A partir de ahí, la plataforma incorpora herramientas de análisis exploratorio, modelización avanzada, entrenamiento de algoritmos de IA y visualización interactiva de resultados. Este último aspecto resulta clave para facilitar el acceso a la información y maximizar su utilidad práctica en la toma de decisiones clínicas y de gestión.
Con el objetivo de simplificar la experiencia de uso, todas estas funcionalidades se integran en un portal único que adapta el acceso según el perfil del usuario, mejorando la usabilidad y reforzando la seguridad mediante un sistema centralizado de gestión de identidades.
Los cuatro casos de uso
Además del desarrollo tecnológico, el proyecto ha incluido cuatro casos de uso diseñados para demostrar el potencial de la plataforma en situaciones reales. Estos abarcan la gestión de servicios sanitarios, la atención primaria, hospitalaria y salud pública. Gracias a estas aplicaciones, se ha podido pasar de modelos descriptivos tradicionales a enfoques predictivos y proactivos.
Entre los resultados más destacados, la plataforma ha permitido analizar la mortalidad intrahospitalaria, identificando patrones estacionales y anomalías que facilitan la detección temprana de situaciones críticas. Asimismo, se han identificado ingresos hospitalarios potencialmente evitables asociados a patologías crónicas como insuficiencia cardiaca, Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC), diabetes o asma, lo que abre la puerta a estrategias preventivas más eficaces.
En el ámbito de urgencias hospitalarias, el análisis de datos ha revelado que una gran parte de los casos atendidos presentan baja gravedad, lo que permite replantear circuitos asistenciales y optimizar recursos. Además, mediante modelos predictivos basados en inteligencia artificial, se han desarrollado herramientas capaces de anticipar la demanda asistencial y prever ingresos hospitalarios, facilitando la planificación en momentos de alta presión.
La atención primaria también se beneficia de este enfoque, ya que el análisis comparativo entre centros permite identificar áreas de mejora y reforzar la calidad asistencial, siempre con el paciente en el centro del sistema. Este enfoque favorece un ciclo continuo de evaluación y optimización de resultados en salud.
Por último, uno de los casos de uso ha puesto el foco en la diabetes mellitus tipo 2, evidenciando un problema relevante de infra diagnóstico. El análisis de datos clínicos ha permitido detectar pacientes con indicadores compatibles con la enfermedad que no habían sido identificados como tales, lo que se asocia a peores resultados en salud. La detección precoz, en cambio, se relaciona con una reducción de la mortalidad, subrayando la importancia de estrategias basadas en datos para mejorar la prevención y el manejo de enfermedades crónicas.
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