Servicios

Biocomputación

El Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud dispone de una Unidad de Biocomputación, de carácter transversal, que sirve de apoyo a las líneas de investigación en Ciencias de la Salud, centradas en el uso y aprovechamiento de herramientas analíticas para el manejo de grandes volúmenes de datos sanitarios, de salud, -ómicos (genómica, proteómica, etc.) y ambientales, producidos o recogidos rutinariamente por los Servicios Científico Técnicos del IACS y por el Sistema Aragonés de Salud.

El incremento de la capacidad de procesamiento, junto al desarrollo de la metodología de tratamiento, integración y análisis de grandes volúmenes de datos -‘Big Data’- y el acceso, en condiciones de seguridad y respeto a la privacidad, a los datos de salud de la población de Aragón, ofrecen la oportunidad de combinar y analizar estas fuentes de información para desarrollar nuevos modelos y herramientas que ayuden al progreso del conocimiento en Ciencias de la Salud y, en definitiva, a la salud de la población.



Tarifas (pdf)

El objetivo de la Unidad de Biocomputación es la de apoyar la investigación básica y traslacional aportando inteligencia al Sistema Sanitario de Aragón, mediante la aplicación de técnicas de bioinformática, bioestadística y biología computacional sobre los datos generados por el propio Sistema.

Principales líneas de trabajo

Soporte en análisis e interpretación de datos mediante el uso de técnicas estadísticas y computacionales en proyectos internos y externos.
- Implementación, en colaboración con el Departamento de Sanidad de Aragón, de un Sistema de Información de Salud para la Investigación, Desarrollo e Innovación -SIIDI-, para facilitar el análisis dinámico de la información de salud recogida por el sistema sanitario, para informar la toma de decisiones.
- Análisis y explotación de los datos producidos por los Servicios Científico Técnicos del IACS, en colaboración con los mismos, para el desarrollo de nuevas líneas de investigación.
Desarrollo de nuevos métodos computacionales para el análisis integrado de datos heterogéneos.
Apoyo metodológico a investigadores en el diseño y desarrollo de herramientas o modelos basados en el análisis de grandes volúmenes de datos, simulaciones o experimentos ‘in silico’.