Migración y Validación de 250.000 Registros Médicos

Una organización de salud enfrentaba un desafío crítico: su base de datos contenía más de 250.000 registros médicos con formatos inconsistentes y errores históricos, dificultando la generación de información confiable para la toma de decisiones clínicas. Zonda Health intervino para migrar, transformar y validar toda la información dentro de nuestra infraestructura, asegurando que los datos fueran confiables, trazables y compatibles con modelos clínicos avanzados.

Desafíos identificados

Durante el análisis inicial detectamos varios problemas:

Baja calidad y falta de estandarización: los registros originales tenían formatos variados y muchos campos incompletos.

Errores de registro críticos: alertas de presión arterial y otros signos vitales inconsistentes que podían impactar decisiones clínicas.

Datos cruzados o invertidos: por ejemplo, valores sistólicos y diastólicos intercambiados (60/120 en lugar de 120/60), generando interpretaciones clínicas incorrectas.

Riesgo de análisis incorrecto: cualquier modelo o perfil de salud basado en estos registros estaba comprometido por los errores históricos.

Estos desafíos requerían un proceso de migración seguro, sistemático y con validación clínica automatizada para garantizar integridad y confiabilidad.

Solución: migración, normalización y validación automatizada

Aplicamos un proceso integral en tres fases principales:

1. Migración de datos

• Extracción de los 250.000 registros desde la base de datos original.
• Transformación de la información al formato estructurado de nuestra plataforma.
• Indexación segura dentro de nuestra infraestructura de API, manteniendo trazabilidad completa.

2. Normalización y estandarización

• Aplicamos procesos automáticos para limpiar registros incompletos o inconsistentes.
• Estandarizamos unidades y formatos, asegurando compatibilidad con modelos clínicos.
• Identificamos patrones erróneos históricos, como valores de presión arterial cruzados, que afectaban análisis previos.

3. Validación clínica automatizada

• Nuestra IA clínica ejecutó perfiles de salud anonimizados sobre toda la población de pacientes.
• Detectó alertas críticas y errores sistemáticos.
• Corrigió y normalizó automáticamente los datos, garantizando coherencia clínica y calidad de los registros.

Resultados alcanzados

Gracias a este proceso, la organización logró:

Base de datos limpia y confiable: 250.000 registros verificados, normalizados y clínicamente coherentes.

Detección y corrección de errores históricos: valores invertidos de signos vitales, duplicados y registros incompletos fueron ajustados.

Perfiles de salud completos y precisos: permitiendo análisis clínicos más confiables y fundamentados.

Toma de decisiones más rápida y segura: los equipos médicos ahora cuentan con datos consistentes para priorizar atención y detectar riesgos.

Automatización y escalabilidad: el proceso puede repetirse en otras bases de datos o integrarse a flujos continuos de datos clínicos.

Impacto tangible: la empresa ahora puede confiar plenamente en su información clínica, reduciendo errores y mejorando la eficiencia de los procesos de atención.

Conclusión

Este proyecto demuestra que la migración de grandes volúmenes de datos médicos es posible sin comprometer la integridad ni la precisión clínica. Con migración controlada, normalización automatizada y validación con IA, los centros de salud y organizaciones pueden:

• Garantizar datos clínicos confiables y consistentes.
• Mejorar la precisión de análisis y reportes médicos.
• Optimizar la atención al paciente basada en información verificada.

Zonda Health convierte bases de datos históricamente problemáticas en información útil, segura y lista para la toma de decisiones clínicas, fortaleciendo la calidad de atención y la confianza en los datos.