El uso de datos masivos derivados de los registros de la historia clínica electrónica en la investigación en atención primaria (AP) ha aumentado en los últimos años, y se espera que esta tendencia siga creciendo. Tanto la gran cantidad de datos disponibles como su naturaleza longitudinal conllevan muchas oportunidades a la hora de realizar análisis basados en grandes volúmenes de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA), como por ejemplo los relacionados con el fenotipado, la identificación de patrones y trayectorias de salud o la integración con datos de otras modalidades como los datos ómicos o imagen médica. Sin embargo, también existen retos, como los asociados a la calidad, la armonización y la privacidad de los datos, o la capacidad de generalizar los resultados obtenidos. En este contexto, nuestro interés es trabajar en la intersección de los datos masivos de AP, la ciencia de datos y la IA para contribuir al avance de la investigación en AP mediante el incremento de la calidad, el acceso y el alcance de los datos de salud en el ámbito de la investigación en AP, asegurando un diálogo entre las diferentes líneas del grupo así como entre grupos. El equipo investigador está formado por profesionales técnicos y clínicos del IDIAP Jordi Gol y el ICS con formación diversa que cubre las competencias necesarias para desarrollar las líneas de investigación 1) aprendizaje automático e inteligencia artificial, 2) minería y análisis de datos de la HCE e integración con datos heterogéneos y 3) calidad, armonización y privacidad de datos.
