

El Espacio de Datos IQVIA es un entorno seguro que permite trabajar con datos sanitarios reales sin moverlos de su origen. Combina múltiples fuentes de datos, capacidades analíticas avanzadas y experiencia clínica para acelerar la investigación, mejorar la toma de decisiones y facilitar la colaboración entre hospitales, compañías farmacéuticas y organizaciones sanitarias.
Los participantes pueden unirse como titulares de datos o sponsors, impulsando proyectos multicéntricos en un marco totalmente gobernado. Cada titular mantiene control absoluto sobre sus datos, aprobando cada caso de uso, definiendo permisos y garantizando trazabilidad y privacidad.
Comparar resultados clínicos con los de otros hospitales similares es esencial para entender el posicionamiento real de un centro y su alineación con los estándares del mercado. En la práctica, el benchmarking tradicional depende del intercambio de datos entre organizaciones, acuerdos específicos y largos plazos de ejecución, lo que introduce fricción legal y retrasa la obtención de conclusiones accionables.
El Espacio de Datos de IQVIA habilita un modelo de benchmarking federado en el que cada institución ejecuta los análisis sobre sus propios sistemas. Sin intercambio de datos clínicos, los centros pueden obtener métricas comparables, consistentes y actualizadas de forma ágil, facilitando la toma de decisiones basada en evidencia real y compartida.
La generación de evidencia retrospectiva multicéntrica es fundamental para analizar resultados en práctica clínica real y responder a preguntas de investigación con mayor solidez. Sin embargo, los enfoques tradicionales limitan la escala de los estudios debido a procesos complejos de acceso a datos, transferencia, anonimización y aprobación regulatoria, lo que reduce el tamaño de las cohortes y ralentiza la investigación.
El Espacio de Datos de IQVIA permite ejecutar estudios retrospectivos directamente sobre los datos locales de los centros participantes. Este enfoque federado facilita la construcción de cohortes más amplias y representativas, manteniendo el control de los datos en origen y garantizando la reproducibilidad y el cumplimiento regulatorio del estudio.
El entrenamiento de modelos de machine learning sobre datos clínicos reales es un factor crítico para generar evidencia robusta sobre la efectividad, seguridad y uso de medicamentos en la práctica clínica. Los enfoques tradicionales, basados en la centralización de datos, suelen limitar la diversidad de las fuentes, introducir sesgos y aumentar los riesgos regulatorios y reputacionales asociados al tratamiento de datos sensibles.
Con el Espacio de Datos de IQVIA, el entrenamiento de modelos se realiza de forma federada sobre datos clínicos distribuidos. Este enfoque permite mejorar la representatividad de los datos de entrenamiento, aumentar la robustez y la capacidad de generalización de los modelos, acelerando así la generación de evidencia en un entorno controlado y conforme a normativa.
Más allá de los escenarios anteriores, existen múltiples necesidades en el ámbito sanitario que requieren trabajar con datos reales de forma segura, colaborativa y a escala, especialmente en contextos donde el acceso directo al dato no es viable. En enfoques tradicionales, estos casos suelen verse limitados por la fragmentación de la información, la dificultad para acceder a cohortes longitudinales, la complejidad regulatoria o la falta de mecanismos de colaboración entre organizaciones.
El Espacio de Datos de IQVIA permite abordar estos retos habilitando casos como el análisis de adherencia y persistencia terapéutica, la optimización del recorrido asistencial, la gestión poblacional basada en datos reales, la evaluación de tecnologías sanitarias (HTA) o la identificación de pacientes para ensayos clínicos, manteniendo el control del dato en origen y facilitando su aplicación en entornos nacionales e internacionales.
DARWIN EU es la iniciativa de la Agencia Europea del Medicamento (EMA) para crear una red europea de datos del mundo real que permita generar evidencia fiable y de alta calidad sobre el uso, la seguridad y los resultados de los medicamentos.
La primera Red Federada Digital en oncología que integra datos clínicos, diagnóstico molecular y outcomes de pacientes, con cumplimiento GDPR por diseño.
Proyecto europeo que demuestra cómo el uso secundario de datos sanitarios, a través de análisis federados y estándares comunes para la preparación del European Health Data Space (EHDS).
Proyecto europeo del programa Innovative Health Initiative (IHI) que impulsa el uso de datos sanitarios sintéticos y analítica federada para facilitar investigación e innovación en salud de forma segura, ética y conforme a GDPR.