Keycloak es una herramienta de gestión de identidad y acceso (IAM) que nos proporciona:
- Autenticación centralizada: Permite a los usuarios autenticarse una sola vez y acceder a múltiples aplicaciones sin necesidad de volver a ingresar sus credenciales.
- Autorización basada en roles: Define roles y permisos para controlar el acceso a recursos y funcionalidades dentro de una aplicación.
- Integración con sistemas existentes: Keycloak se integra fácilmente con aplicaciones web, servicios REST, bases de datos y otros sistemas.
- Seguridad de red: Proporciona una capa adicional de seguridad al proteger las comunicaciones entre aplicaciones y usuarios.
- Administración de usuarios y grupos: Permite gestionar usuarios, grupos y sus atributos de manera centralizada.
El Modelo de Datos Común (OMOP CDM) es un estándar ampliamente utilizado en la investigación médica. Proporciona una estructura coherente para almacenar datos clínicos y de salud, lo que facilita el análisis y la comparación entre diferentes estudios. Sin embargo, como cualquier enfoque, también presenta ciertos riesgos y limitaciones en el contexto del cáncer de pulmón. A continuación, detallamos algunos de estos riesgos a los que nos enfrentamos:
- Limitaciones en la representación de datos específicos del cáncer de pulmón:
OMOP está diseñado para ser genérico y aplicable a una amplia variedad de condiciones médicas. Esto puede resultar en una falta de detalles específicos para el cáncer de pulmón, como marcadores moleculares, subtipos histológicos o características específicas de los pacientes con esta enfermedad.
- Complejidad en la adaptación de encuestas y cuestionarios:
No proporciona una estructura específica para encuestas o cuestionarios relacionados con el estilo de vida o factores de riesgo específicos del cáncer de pulmón. Adaptar estas herramientas a la estructura de OMOP puede ser complicado y requerir ajustes significativos.
- Falta de datos sobre exposiciones ambientales y hábitos de vida:
Se centra principalmente en datos clínicos y de atención médica. No incluye información detallada sobre exposiciones ambientales como la contaminación del aire o hábitos de vida en el tiempo como la actividad física o la dieta.
- Desafíos en la captura de datos longitudinales:
OMOP se basa en datos transaccionales, lo que significa que los eventos se registran en momentos específicos (por ejemplo, visitas al médico). Capturar datos longitudinales a lo largo del tiempo (por ejemplo, cambios en el estilo de vida , puede ser complicado dentro de la estructura de OMOP.
- Limitaciones en la representación de tratamientos específicos:
No siempre captura detalles específicos sobre tratamientos para el cáncer de pulmón, como terapias dirigidas o inmunoterapia. Esto puede dificultar el análisis de la efectividad de tratamientos específicos.
Aunque OMOP ofrece una estructura estandarizada para datos médicos, es importante considerar sus limitaciones y adaptarlo cuidadosamente al contexto del cáncer de pulmón
El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención 101096473.
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