D) Anuncios - CONSEJERÍA DE SANIDAD (BOCM-20211228-46)
Convenio – Convenio de colaboración de 14 de diciembre de 2021, entre la Comunidad de Madrid, a través de la Consejería de Sanidad, y la Universidad Nacional de Educación a Distancia, para la realización del proyecto “INDICAMED: descubrimiento de información y categorización basada en procesamiento del lenguaje para el dominio médico”
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Cualquier dato, sea personal o no, ya está disponible en internet y con acceso público antes de estar en Zahoribo. Si lo ves aquí primero es simple casualidad.
No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOCM
MARTES 28 DE DICIEMBRE DE 2021
B.O.C.M. Núm. 309
Dado que el estudio pretende explorar las posibilidades de una metodología como el PLN
para mejorar la exhaustividad de SIERMA, no forma parte del mismo realizar actuaciones
en el ámbito asistencial. En ningún caso se contempla la posibilidad de contactar directamente con los pacientes ni con los profesionales asistenciales para recabar información sobre los casos. Tampoco se contempla la posibilidad de incorporar casos a SIERMA de forma automática a partir de los resultados obtenidos del tratamiento de los textos de la historia
clínica de Atención Primaria.
REFERENCIAS
[ZONI15] Zoni, A. C.; Domínguez-Berjón, M. F.; Barceló, E., et al., 2015. Identifying data sources for a national population-based registry: the experience of the Spanish Rare Diseases Registry. Public Health 129 (3): 271-5.
[GARCELON20] Garcelon, N.; Burgun, A.; Salomon, R.; Neuraz, A., 2020. Electronic health records for
the diagnosis of rare diseases. Kidney International 97 (4): 676-86.
[BRASIL19] Brasil, S.; Pascoal, C.; Franciso, R., et al., 2019. Artificial Intelligence (AI) in Rare Diseases: Is the Future Brighter? Genes (Basel) 10 (12): 978.
[CHALENDAR14] de Chalendar, M.; Daniel, M.; Olry, A.; Rath, A., 2014. Rare diseases and disabilities:
improving the information available with three orphanet projects. Orphanet Journal of Rare Diseases 9 (1): 031.
[FABREGAT18A] Fabregat, H.; Martínez-Romo, J.; Araujo, I., 2018. Overview of the DIANN Task: Disability Annotation Task. IberEval@SEPLN 2018: 1-14 (2018).
[FABREGAT18B] Fabregat, H.; Araujo, L.; Martínez-Romo, J., 2018. Deep neural models for extracting
entities and relationships in the new RDD corpus relating disabilities and rare diseases. Computer Methods and
Programs in Biomedicine 164: 121-129 (2018).
BHASURAN16] Bhasuran, B.; Murugesan, G.; Abdulkadhar, S.; Natarajan, J., 2016. Stacked ensemble
combined with fuzzy matching for biomedical named entity recognition of diseases. J Biomed Inform 2016,
Dec, 64: 1-9.
ANEXO II
ACUERDO DE ENCARGO DE TRATAMIENTO
En el presente acuerdo las partes fijan formalmente y por escrito los términos y condiciones para regular el tratamiento de datos de carácter personal y la confidencialidad de la
información suministrada y creada entre ellas.
Tendrá la consideración de información confidencial toda la información susceptible
de ser revelada por escrito, de palabra o por cualquier otro medio o soporte, tangible o intangible, actualmente conocido o que posibilite el estado de la técnica en el futuro, intercambiada como consecuencia de este convenio, salvo aquella información que deba ser pública según lo establecido en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de transparencia, acceso a
la información pública y buen gobierno y la Ley 10/2019, de 10 de abril, de Transparencia
y de Participación de la Comunidad de Madrid.
Las partes se comprometen a mantener el compromiso de confidencialidad respecto a
la información y material facilitado y recibido en virtud del convenio de referencia y del
presente convenio de forma indefinida tras su finalización.
CONFIDENCIALIDAD
Las partes se obligan con respecto a la información y material que hayan podido recibir como consecuencia de este convenio a:
a) Utilizar la información de forma reservada.
b) No divulgar ni comunicar la información facilitada o recibida, salvo resolución
motivada en los términos establecidos en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de
transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno y la Ley 10/2019,
de 10 de abril, de Transparencia y de participación de la Comunidad de Madrid.
c) Impedir la copia o revelación de esa información a terceros, salvo que goce de
aprobación escrita de las partes y únicamente en los términos de tal aprobación.
d) Se restringirá el acceso a la información a sus empleados y colaboradores, salvo en
la medida en que razonablemente puedan necesitarla para el cumplimiento de sus
tareas acordadas.
e) No utilizar la información o fragmentos de ésta para fines distintos de la ejecución
de este convenio.
BOCM-20211228-46
Pág. 282
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
MARTES 28 DE DICIEMBRE DE 2021
B.O.C.M. Núm. 309
Dado que el estudio pretende explorar las posibilidades de una metodología como el PLN
para mejorar la exhaustividad de SIERMA, no forma parte del mismo realizar actuaciones
en el ámbito asistencial. En ningún caso se contempla la posibilidad de contactar directamente con los pacientes ni con los profesionales asistenciales para recabar información sobre los casos. Tampoco se contempla la posibilidad de incorporar casos a SIERMA de forma automática a partir de los resultados obtenidos del tratamiento de los textos de la historia
clínica de Atención Primaria.
REFERENCIAS
[ZONI15] Zoni, A. C.; Domínguez-Berjón, M. F.; Barceló, E., et al., 2015. Identifying data sources for a national population-based registry: the experience of the Spanish Rare Diseases Registry. Public Health 129 (3): 271-5.
[GARCELON20] Garcelon, N.; Burgun, A.; Salomon, R.; Neuraz, A., 2020. Electronic health records for
the diagnosis of rare diseases. Kidney International 97 (4): 676-86.
[BRASIL19] Brasil, S.; Pascoal, C.; Franciso, R., et al., 2019. Artificial Intelligence (AI) in Rare Diseases: Is the Future Brighter? Genes (Basel) 10 (12): 978.
[CHALENDAR14] de Chalendar, M.; Daniel, M.; Olry, A.; Rath, A., 2014. Rare diseases and disabilities:
improving the information available with three orphanet projects. Orphanet Journal of Rare Diseases 9 (1): 031.
[FABREGAT18A] Fabregat, H.; Martínez-Romo, J.; Araujo, I., 2018. Overview of the DIANN Task: Disability Annotation Task. IberEval@SEPLN 2018: 1-14 (2018).
[FABREGAT18B] Fabregat, H.; Araujo, L.; Martínez-Romo, J., 2018. Deep neural models for extracting
entities and relationships in the new RDD corpus relating disabilities and rare diseases. Computer Methods and
Programs in Biomedicine 164: 121-129 (2018).
BHASURAN16] Bhasuran, B.; Murugesan, G.; Abdulkadhar, S.; Natarajan, J., 2016. Stacked ensemble
combined with fuzzy matching for biomedical named entity recognition of diseases. J Biomed Inform 2016,
Dec, 64: 1-9.
ANEXO II
ACUERDO DE ENCARGO DE TRATAMIENTO
En el presente acuerdo las partes fijan formalmente y por escrito los términos y condiciones para regular el tratamiento de datos de carácter personal y la confidencialidad de la
información suministrada y creada entre ellas.
Tendrá la consideración de información confidencial toda la información susceptible
de ser revelada por escrito, de palabra o por cualquier otro medio o soporte, tangible o intangible, actualmente conocido o que posibilite el estado de la técnica en el futuro, intercambiada como consecuencia de este convenio, salvo aquella información que deba ser pública según lo establecido en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de transparencia, acceso a
la información pública y buen gobierno y la Ley 10/2019, de 10 de abril, de Transparencia
y de Participación de la Comunidad de Madrid.
Las partes se comprometen a mantener el compromiso de confidencialidad respecto a
la información y material facilitado y recibido en virtud del convenio de referencia y del
presente convenio de forma indefinida tras su finalización.
CONFIDENCIALIDAD
Las partes se obligan con respecto a la información y material que hayan podido recibir como consecuencia de este convenio a:
a) Utilizar la información de forma reservada.
b) No divulgar ni comunicar la información facilitada o recibida, salvo resolución
motivada en los términos establecidos en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de
transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno y la Ley 10/2019,
de 10 de abril, de Transparencia y de participación de la Comunidad de Madrid.
c) Impedir la copia o revelación de esa información a terceros, salvo que goce de
aprobación escrita de las partes y únicamente en los términos de tal aprobación.
d) Se restringirá el acceso a la información a sus empleados y colaboradores, salvo en
la medida en que razonablemente puedan necesitarla para el cumplimiento de sus
tareas acordadas.
e) No utilizar la información o fragmentos de ésta para fines distintos de la ejecución
de este convenio.
BOCM-20211228-46
Pág. 282
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
