Salamanca, 23 de julio de 2025.
Cuando un paciente recibe atención en distintos hospitales, países o niveles asistenciales, su información sanitaria suele estar fragmentada en sistemas que utilizan esquemas y terminologías diferentes —ICD, SNOMED-CT, FHIR—, lo que dificulta una visión completa de su salud. Un equipo investigadores del Departamento de Informática y Automáticade la Universidad de Salamanca (USAL), en colaboración con instituciones irlandesas, ha desarrollado un modelo ontológico integrado —el Common Semantic Data Model for Social Determinants of Health (CSSDH)— que combina el estándar ISO/DIS 13940:2024 ContSys con el marco de la OMS sobre determinantes sociales de la salud (Social Determinants of Health) para lograr la interoperabilidad en las redes de continuidad asistencial (continuity of care).
El objetivo del proyecto es integrar los datos sobre determinantes sociales —condiciones de vivienda, seguridad alimentaria, empleo, transporte— con la información contenida en la historia clínica electrónica (EHR) del paciente, construyendo un Knowledge Graph basado en OWL que ofrece a los profesionales sanitarios una visión holística para una toma de decisiones clínicas más informada y personalizada. De este modo, la atención deja de depender exclusivamente de los registros hospitalarios y pasa a considerar las circunstancias reales que condicionan la salud de cada persona.
Impacto en equidad, eficiencia y resultados en salud
La integración de estos datos permite intervenciones preventivas más tempranas y focalizadas, reduce hospitalizaciones evitables y optimiza la asignación de recursos en los sistemas de salud. En el plano social, el modelo contribuye a avanzar en equidad sanitaria al visibilizar las causas estructurales de las desigualdades en salud, mejorar los resultados clínicos y fortalecer la confianza de las comunidades más vulnerables en los sistemas sanitarios.
