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Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/225547
Evaluación de los aspectos metodológicos, éticos, legales y sociales de proyectos de investigación en salud con datos masivos (Big Data)
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Resum
El actual modelo evaluador de la investigación con seres humanos depende básicamente de los procesos de toma de decisiones de los comités de ética de la investigación. Resulta prioritario que estos comités tomen conciencia de la relevancia del nuevo paradigma digital asentado en la explotación a gran escala de datos personales, incluidos los de salud. El artículo ofrece pautas para una adecuada evaluación de los proyectos que apliquen analítica de datos masivos en salud ante los cambios introducidos por el Reglamento General de Protección de Datos. Los procesos de recolección y explotación de datos constituyen el nicho donde desarrollar la investigación. En este contexto, los protocolos de obtención del consentimiento de los participantes han quedado claramente desfasados debido a que se presuponía no solo que los datos eran anónimos, sino que siempre lo seguirían siendo en el futuro. Por ese motivo, resulta imprescindible que los citados comités asimilen nuevas capacidades y procedan a una relectura de valores como la intimidad y la libertad, actualizando para ello protocolos, metodologías y procedimientos de trabajo. Este cambio de cultura de trabajo dotará de seguridad jurídica al personal implicado en las investigaciones, posibilitará que se garantice la protección de la intimidad de los titulares de los datos, y permitirá orientar la explotación de estos de tal forma que se evite la comercialización de conjuntos de datos personales en la era de la reidentificación, para que la investigación responda a las necesidades sociales y no a intereses espurios u oportunistas disfrazados de investigación.
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LECUONA RAMÍREZ, Itziar de. Evaluación de los aspectos metodológicos, éticos, legales y sociales de proyectos de investigación en salud con datos masivos (Big Data). _Gaceta Sanitaria_. 2018. Vol. 32, núm. 6, pàgs. 576-578. [consulta: 22 de gener de 2026]. ISSN: 0213-9111. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/225547]