La evidencia que generamos también debe convertirse en conocimiento compartido.
Explora publicaciones, posters y comunicaciones científicas desarrolladas con el apoyo de Latrikos. Cada trabajo muestra cómo una metodología clínica estructurada, trazable y reproducible puede transformar documentación asistencial en evidencia útil para investigadores, hospitales, sociedades científicas y promotores.
Automated generation of real-world clinical databases in Allergy: a data-driven research framework
1Ramón y Cajal Hospital, Madrid, Spain
EAACI Congress · 2026
Un marco reproducible y orientado a datos, implementado en la plataforma Latrikos, que convierte los informes clínicos rutinarios en registros de investigación en Alergia longitudinales, de alta granularidad e interoperables —con desidentificación local, extracción validada por expertos (precisión objetivo ≥ 99,5%) y analítica automatizada— para habilitar la generación de evidencia real y la reutilización del dato.
- Allergy
- Real-world evidence
- Clinical data structuring
- Research registries
- Longitudinal data
- Natural language processing
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- Introducción
- La mayor parte de la información clínicamente relevante en Alergia permanece atrapada en informes clínicos no estructurados, lo que hace que la recogida de datos a gran escala sea laboriosa, poco reproducible y difícil de reutilizar con fines de investigación.
- Objetivo
- Desarrollar una metodología reproducible para generar registros de investigación en Alergia longitudinales, de alta granularidad e interoperables a partir de informes clínicos rutinarios.
- Material y métodos
- Proceso reproducible estructurado en seis etapas: (1) definición de la ontología clínica —generación y definición de variables, revisión manual y por expertos, y búsqueda/mapeo en el sistema de información hospitalario (HIS)—; (2) optimización del modelo de procesamiento sobre texto de la historia clínica mediante la plataforma Latrikos, ajustando el preprocesado a una precisión objetivo ≥ 99,5%; (3) procesamiento con desidentificación local (pseudonimización) para generar registros longitudinales; (4) validación sobre muestra aleatoria mediante revisión experta manual y evaluación de precisión, iterando sobre variables, definiciones o nivel de ingeniería hasta alcanzar una precisión satisfactoria; (5) estadística automatizada (descriptiva, inferencial, orientada a datos y clustering); y (6) una base de datos estructurada con analítica, visualización en vivo y exportación a PDF.
- Resultados
- El marco produce registros de Alergia estructurados, longitudinales, de alta granularidad e interoperables directamente a partir de los informes clínicos rutinarios, con una precisión objetivo de preprocesado ≥ 99,5% y validación con experto en el bucle. Sobre la base de datos resultante ofrece análisis automatizados descriptivos, inferenciales, orientados a datos y de clustering, con visualización en vivo y exportación a PDF.
- Conclusiones
- Esta metodología permite generar registros de investigación en Alergia reproducibles, longitudinales y de alta granularidad directamente a partir de informes clínicos rutinarios, facilitando la generación de evidencia real y su reutilización futura a través de paradigmas clínicos en evolución.
Automated generation of structured clinical databases in drug hypersensitivity: real-world validation in patients with proton pump inhibitor reactions
1Ramón y Cajal Hospital, Madrid, Spain
EAACI Congress · 2026
Validación real de una metodología automatizada, implementada en la plataforma Latrikos, para construir bases de datos clínicas estructuradas a partir de informes médicos rutinarios. En 172 pacientes con sospecha de hipersensibilidad a inhibidores de la bomba de protones (IBP), el enfoque extrajo 13.244 datos sobre una ontología de 77 variables con un 98,96% de precisión en 2 horas.
- Drug hypersensitivity
- Proton pump inhibitors
- Real-world evidence
- Clinical data structuring
- Drug allergy
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- Introducción
- La mayor parte de la información clínicamente relevante en hipersensibilidad a fármacos permanece atrapada en los informes clínicos rutinarios. La naturaleza no estructurada de estos informes limita la generación de bases de datos clínicas reproducibles y escalables para investigación.
- Objetivo
- Validar una metodología reproducible para generar bases de datos clínicas estructuradas a partir de informes clínicos rutinarios en pacientes con sospecha de hipersensibilidad a IBP.
- Material y métodos
- Estudio retrospectivo unicéntrico sobre informes clínicos rutinarios. La metodología comprendió: (1) definición de una ontología del dominio; (2) ingesta del texto clínico de la historia electrónica; (3) desidentificación y pseudonimización locales; (4) extracción de entidades mediante NLP; (5) generación de registros longitudinales estructurados; (6) un conjunto de datos real anonimizado e interoperable; y (7) análisis descriptivo e inferencial automatizado. El proceso se implementó en la plataforma Latrikos (alojada en OVHcloud).
- Resultados
- Se identificaron 357 pacientes con un IBP en el campo de diagnóstico; se excluyeron 185 (esofagitis eosinofílica en tratamiento con IBP o pacientes no evaluados), quedando n = 172 (2018–2025). Con una ontología de 77 variables (datos demográficos, síntomas, tratamientos, pruebas cutáneas, BAT/LTT, DPT y reactividad cruzada) se extrajeron 13.244 datos, con una precisión de extracción global del 98,96% (138 errores / 13.244 variables) y un tiempo de procesado de 2 horas.
- Conclusiones
- Las bases de datos clínicas estructuradas pueden generarse de forma precisa y reproducible a partir de informes médicos rutinarios en pacientes con sospecha de hipersensibilidad a IBP. Estos resultados respaldan el uso de la metodología propuesta, implementada a través de la plataforma Latrikos, como un marco escalable para la investigación con datos reales en alergia a fármacos.