Awards
Our commitment to develop medical diagnostic imaging tests thanks to Artificial Intelligence has international recognition. We review all the awards received to this day.
July 2021
AWARD
Top 10 Healthcare AI Companies in Europe
Healthcare Tech Outlook
July 2021
October 2020
AWARD
10 best companies of the year
The CXO Fortune
October 2020
July 2020
AWARD
Top 10 Healthcare AI Companies in Europe
Healthcare Tech Outlook
July 2020
January 2020
AWARD
Best case in AI based on images
38th Annual Conference JP Morgan Healthcare
January 2020
December 2019
AWARD
Award to the most promising innovation in Digital Medicine in 2019 for quantusFLM
NODE.Health American organization
December 2019
November 2019
AWARD
Transmural Biotech, one of the most relevant digital companies in 2019.
Silicon Review
November 2019
May 2019
AWARD
“Transmural Biotech: international reference company in artificial intelligence”
Hospitalar Sâo Paulo
May 2019
April 2019
AWARD
In the top 20 most innovative medtech companies according to “Technology Innovators”
Technology Innovators
April 2019
June 2015
AWARD
Among the 10 young companies with more future
L’Economic
June 2015
May 2014
AWARD
Transmural Biotech wins the MIHealth Innovation Awards 2014
MIHealth
May 2014
February 2012
AWARD
quantusFLM receives the “Research Award from the Society” from the US Society for Maternal-Fetal Medicine.
Society for Maternal-Fetal Medicine
February 2012
Press
Transmural Biotech’s advances in medical technologies have earned a place in the media. Our belief to the medicine of the future and our commitment to science are news.
September 2021
Transmural Biotech: ASISA visit to the Unimed Faculty
Transmural Biotech
September 2021
July 2021
Transmural Biotech: Spearheading Innovation in Biotechnology
Transmural Biotech
July 2021
May 2021
Miguel Ángel Lorente, CEO de Transmural: “España está entre los seis países punteros en biotecnología médica”
Transmural Biotech
May 2021
August 2019
Prematurity is now predictable, quantusPREMATURITY is born
Transmural Biotech
August 2019
November 2018
The non-invasive test to determine the fetal lung maturity of the fetus reduces the use of corticosteroids
Diario Médico
November 2018
January 2018
Mexico participates in the international research on quantusFLM
Carlos Slim Foundation
January 2018
Scientifics news
We are present at international conferences and forums thanks to the research and development work of our R&D department, carried out with research groups of excellence.
February 2020
Transmural Biotech presents the progress of its research on ‘deep learning’ to predict the gestational age of the fetus and improve the diagnosis of intrauterine growth restriction.
BCNatal Fetal Medicine Research Center
February 2020
October 2019
Transmural Biotech Artificial Intelligence allows a faster and more accurate diagnosis of maternal and fetal complications
BCNatal Fetal Medicine Research Center & Barcelona University
October 2019
October 2019
‘Automatic classification of fetal ultrasound images: a remarkable application of deep learning technology for fetal medicine’ presented in Berlin
29th World Congress on Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
October 2019
February 2019
The multicenter study of quantusFLM in ‘Nature’
Scientific Reports
February 2019
In social networks
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Hemos entrevistado al Dr. Ramiro Méndez Fernández: “Las soluciones de IA tienen que ser fiables y fáciles de usar”![]()
Como Jefe de Radiología Abdominal del Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario, reflexiona sobre la IA aplicada a la radiología tras recibir el premio a la Profesión en Radiología, que otorga la Sociedad Española de Radiología Médica.![]()
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Pregunta: ¿Qué confianza le merece la IA aplicada al diagnóstico por imagen?![]()
Respuesta: Hay un tipo de IA con la que ya trabajamos con eficacia para conseguir ahorros de tiempo en ayuda al diagnóstico. Otra cosa es que se aplique a los estudios radiológicos, donde estamos en los albores. Fuera del diagnóstico, hay fabricantes de equipos que con IA están mejorando la calidad de la imagen o que reducen la dosis de radiación en las técnicas de imagen que emplean radiación. También funciona bien para programar mejor los planos de corte de los estudios.![]()
![]()
P: ¿En qué otros campos creen que sería de ayuda para un radiólogo? ![]()
R: Siempre que fueran fiables serían sumamente útiles en la ayuda a la detección de lesiones más allá del cribado rutinario y en el seguimiento de pacientes con tratamientos oncológicos, para comprobar si las lesiones aumentan o disminuyen de tamaño. También en radiómica, que trata de detectar en las imágenes aspectos que a lo mejor el ojo humano no ve. Esto nos abriría la puerta a clasificar mejor la agresividad de los tumores. ![]()
![]()
P: ¿Cómo valora la fiabilidad de los sistemas que ya funcionan? ![]()
R: La mayoría tienden más a la sensibilidad, que a la especificidad. Si usted le pide que analice una radiografía para buscar nódulos pulmonares, marca muchos más nódulos de los que hay. Ahora mismo este es el problema que tienen. Es cuestión de tiempo y con datos más adecuados que se alcance esa fiabilidad necesaria.![]()
![]()
P: ¿Dónde cree que la IA actúa mejor en el cribado o en las pruebas específicas?![]()
R: En ambas. Se comienza con el cribado porque es más fácil encontrar poblaciones grandes con resultados dicotómicos, donde se separan los resultados normales de los que tienen algo buscando más la sensibilidad que la especificidad. Hay otros campos con mucho interés como una lesión pulmonar. Imagínese si antes de hacer la biopsia se puede ver, por el análisis de la imagen, si es benigno o no. Esto significa que si no hay patología basta con hacer seguimiento y nos ahorraría cantidad de biopsias innecesarias. También en las pruebas específicas porque cuando se detecta nos permite clasificarla de forma adecuada.![]()
![]()
P: ¿Cuáles son las pruebas más difíciles para un radiólogo?![]()
R: No es un tema de dificultad, ya que los radiólogos nos hemos especializado mucho por áreas. El problema reside en que hay muchos pacientes que presentan un cuadro estándar de una enfermedad y es más fácil de diagnosticar. Otros, en cambio, no son tan sencillos como parecen y esas pruebas, como atípicas, son las más complejas. Intentamos hacer siempre un diagnóstico fino y encontrar lesiones en un primer estado. ![]()
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P: ¿Y como especialista en abdomen? ![]()
R: La IA nos puede ayudar muchísimo tanto en el trabajo rutinario, con gran cantidad de pacientes, como para buscar la eficiencia en esos pacientes con patologías más atípicas o complejas para diagnosticar o para los que no responden al tratamiento estándar con respecto a la patología que, en principio, presentan. ![]()
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P: ¿Qué le pide a estos nuevos sistemas de IA generativa? ![]()
R: Que sean fiables y fáciles de usar. Si requieren muchos pasos y nos va a llevar mucho tiempo su aprendizaje, ya le digo que nunca se van a utilizar.![]()
![]()
P: ¿Cuáles son las principales barreras para implementar la IA en los hospitales? ![]()
R: Los gerentes siempre van a pedir que el rendimiento de la IA sea rentable y los médicos fiabilidad y usabilidad. ![]()
![]()
P: ¿Dónde la implementaría Ud.?![]()
R: En las historias clínicas. Cada doctor escribe su parte y son muy largas. Sería muy útil y un ahorro de tiempo enorme, si empleando los prompts adecuados, la IA sacase los datos que cada especialista requiere. Otro ámbito fundamental sería en la repetición de pruebas, para evitar que los especialistas prescribamos pruebas radiológicas similares.![]()
![]()
P: ¿ Ven los médicos la IA generativa como una amenaza? ![]()
R: Sinceramente creo que a los médicos el trabajo no nos va a faltar y que este tipo de ayudas, al contrario, son muy bienvenidas, porque las poblaciones cada vez son más numerosas.
✨ Resumen de logros 2024: ¡Un año transformador para Transmural Biotech! ✨![]()
Este año ha estado lleno de avances clave en innovación, tecnología y expansión internacional. Estos son algunos de nuestros hitos destacados:![]()
🔹 Participación en eventos globales: #MadBlue, Hospitalar Brasil y RNSA Chicago.![]()
🔹 Nuevos clientes internacionales en México y Brasil.![]()
🔹 Lanzamiento del piloto de teledermatología #Telederma. ![]()
🔹 Primera implantación de nuestras soluciones en un sistema público de salud.![]()
🔹 Puesta en marcha de quantusMM en el sistema público de salud del País Vasco (Osakidetza)![]()
🔹 Se han adjudicado dos concursos en CatSalut, futura implantación en el ICS.![]()
🔹 Nuevos algoritmos: quantusGL, quantusMM, quantusOS, quantusRT, y otros en desarrollo.![]()
🔹 Renovación de certificaciones: AEMPS, ISO y ENS.![]()
🔹 Presentación del manual ético para el uso de IA en salud.![]()
💡 Estos logros refuerzan nuestro compromiso con la calidad, la innovación y la transformación del sector de la salud. ¡Gracias a nuestro equipo y socios por hacerlo posible!![]()
#Innovación #inteligenciaartificial #salud
Así es como un médico utiliza IA para diferenciar lesiones benignas y malignas en la piel![]()
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🛜 La inteligencia artificial ya ha empezado a revolucionar el hashtag#diagnóstico de lesiones hashtag#cutáneas. Esta herramienta, basada en algoritmos entrenados con ingentes bases de datos, ya es capaz de analizar imágenes de lunares o manchas, buscando características como el color, el tamaño, la forma y los bordes para diferenciar entre lesiones hashtag#malignas y hashtag#benignas. Esto marca un antes y un después en la atención al paciente. Además de su impacto clínico, esta solución, nada invasiva y de muy fácil manejo, a través de un móvil, como muestra el médico en el vídeo, supone beneficios prácticos muy importantes. ![]()
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🛜 Para el médico de atención hashtag#primaria, usar esta tecnología, se traduce en poder descartar los casos benignos en consulta. Algo crucial ya que le libera tiempo para atender a pacientes con patologías más complejas y, sobre todo, reduce la carga asistencial en dermatología. Un paso importante dado que, la dermatología, es una de las especialidades con mayor tiempo de espera, en total 118 días, según el informe del Sistema Nacional de Salud del primer semestre de 2024.![]()
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🏥 Pero, además, supone un apoyo a los especialistas a la hora de tomar decisiones. Esta ayuda, es especialmente valiosa, en contextos de alta demanda o en áreas con acceso limitado a especialistas, donde la IA puede actuar como un filtro inicial eficiente. También como apoyo en el seguimiento a largo plazo ya que puede utilizarse para monitorear la evolución de los lunares a lo largo del tiempo, lo que facilita la detección temprana de cualquier cambio sospechoso.![]()
![]()
😷 No olvidemos que en España se detectan 7.881 nuevos casos de melanoma cutáneo al año, según la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM. Frente a su aparición, la prevención y detección temprana mejoran enormemente las posibilidades de curación. La IA ha llegado como una tecnología complementaria, nunca sustitutiva del juicio clínico del médico. Sus resultados deben siempre ser interpretados y confirmados por un profesional de la salud. ![]()
hashtag#salud hashtag#tecnologia hashtag#deeplearning Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) hashtag#derma hashtag#detección hashtag#melanoma hashtag#carcinoma hashtag#lunar![]()
hashtag#cancer hashtag#piel hashtag#skin hashtag#lesión hashtag#IA hashtag#algoritmos hashtag#imagen hashtag#prevención ![]()
hashtag#oncologia hashtag#mancha hashtag#bienestar
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When this happens, it's usually because the owner only shared it with a small group of people, changed who can see it or it's been deleted.
Trabajamos con tus imágenes médicas, eso sí, anonimizadas ![]()
🔘 Las investigaciones médicas exigen hoy grandes volúmenes de hashtag#datos para avanzar en el conocimiento del origen y tratamiento de las hashtag#enfermedades. Pero manejar estos datos exige garantizar por completo la hashtag#privacidad de los pacientes. Y para ello, es preciso someter la imagen médica con la que trabajamos, como ecografías o mamografías, a un proceso de hashtag#anonimización. Esto es, eliminar o modificar información que podría usarse para identificar a una persona. ![]()
![]()
🔘 Anonimizar no es solo proteger datos como el nombre del paciente, sino también cualquier información sensible o identificativa que pueda estar vinculada a la imagen. En Transmural hemos desarrollado un Manual de Ética de la IA que garantiza una interacción transparente y segura entre sistemas de IA y humanos, evitando malentendidos y posibles consecuencias no deseadas en conformidad con las leyes de protección de datos y privacidad aplicables. ![]()
![]()
🏥 Los hashtag#hospitales realizan varias procesos para que las imágenes que ceden a la investigación lleguen a nosotros sin rastro de posible identificación: ![]()
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🤚 Eliminación de hashtag#metadatos sensibles![]()
Las imágenes médicas digitales contienen metadatos, es decir, información privada del paciente entre la que se incluye su nombre y apellidos, número de identificación o su fecha de nacimiento. La primera tarea de los ingenieros de los centros asistenciales, con la asesoría de Transmural, es eliminar o modificar estos metadatos para que no haya ningún vínculo directo con el paciente.![]()
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🤚 Modificación de etiquetas ![]()
Los ingenieros utilizan algoritmos para detectar, eliminar o difuminar esos datos personales dentro de la imagen. Esto requiere mucha precisión y profesionalidad para que no afecte a la calidad de dicha imagen necesaria para la investigación médica.![]()
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🤚 Uso de algoritmos avanzados![]()
En ciertos casos, técnicas de IA ayudan a detectar automáticamente cualquier información identificativa tanto en los metadatos como en la imagen misma. Esto acelera y automatiza el proceso de anonimización, reduciendo el margen de error.![]()
![]()
🤚 Control y verificación:![]()
Una vez realizado el proceso de anonimización, los ingenieros pasan las imágenes por varias capas de revisión y validación para asegurarse de que no queda ningún dato que pueda identificar al paciente. También se cumplen regulaciones estrictas europeas para garantizar el cumplimiento legal de la protección de datos.![]()
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¿Cómo garantizamos en Transmural esta anonimización? ![]()
![]()
🔘 Cumplimos con las exigencias del Esquema Nacional de Seguridad, ENS, el marco normativo que establece las directrices y medidas necesarias para garantizar la protección de la información y los sistemas utilizados por las administraciones públicas y las entidades que colaboran con ellas. Su objetivo es salvaguardar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos, fomentando una gestión de riesgos eficiente y asegurando la prestación segura de servicios electrónicos.
Hemos entrevistado al Dr. Ramiro Méndez Fernández: “Las soluciones de IA tienen que ser fiables y fáciles de usar”![]()
Como Jefe de Radiología Abdominal del Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario, reflexiona sobre la IA aplicada a la radiología tras recibir el premio a la Profesión en Radiología, que otorga la Sociedad Española de Radiología Médica.![]()
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Pregunta: ¿Qué confianza le merece la IA aplicada al diagnóstico por imagen?![]()
Respuesta: Hay un tipo de IA con la que ya trabajamos con eficacia para conseguir ahorros de tiempo en ayuda al diagnóstico. Otra cosa es que se aplique a los estudios radiológicos, donde estamos en los albores. Fuera del diagnóstico, hay fabricantes de equipos que con IA están mejorando la calidad de la imagen o que reducen la dosis de radiación en las técnicas de imagen que emplean radiación. También funciona bien para programar mejor los planos de corte de los estudios.![]()
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P: ¿En qué otros campos creen que sería de ayuda para un radiólogo? ![]()
R: Siempre que fueran fiables serían sumamente útiles en la ayuda a la detección de lesiones más allá del cribado rutinario y en el seguimiento de pacientes con tratamientos oncológicos, para comprobar si las lesiones aumentan o disminuyen de tamaño. También en radiómica, que trata de detectar en las imágenes aspectos que a lo mejor el ojo humano no ve. Esto nos abriría la puerta a clasificar mejor la agresividad de los tumores. ![]()
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P: ¿Cómo valora la fiabilidad de los sistemas que ya funcionan? ![]()
R: La mayoría tienden más a la sensibilidad, que a la especificidad. Si usted le pide que analice una radiografía para buscar nódulos pulmonares, marca muchos más nódulos de los que hay. Ahora mismo este es el problema que tienen. Es cuestión de tiempo y con datos más adecuados que se alcance esa fiabilidad necesaria.![]()
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P: ¿Dónde cree que la IA actúa mejor en el cribado o en las pruebas específicas?![]()
R: En ambas. Se comienza con el cribado porque es más fácil encontrar poblaciones grandes con resultados dicotómicos, donde se separan los resultados normales de los que tienen algo buscando más la sensibilidad que la especificidad. Hay otros campos con mucho interés como una lesión pulmonar. Imagínese si antes de hacer la biopsia se puede ver, por el análisis de la imagen, si es benigno o no. Esto significa que si no hay patología basta con hacer seguimiento y nos ahorraría cantidad de biopsias innecesarias. También en las pruebas específicas porque cuando se detecta nos permite clasificarla de forma adecuada.![]()
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P: ¿Cuáles son las pruebas más difíciles para un radiólogo?![]()
R: No es un tema de dificultad, ya que los radiólogos nos hemos especializado mucho por áreas. El problema reside en que hay muchos pacientes que presentan un cuadro estándar de una enfermedad y es más fácil de diagnosticar. Otros, en cambio, no son tan sencillos como parecen y esas pruebas, como atípicas, son las más complejas. Intentamos hacer siempre un diagnóstico fino y encontrar lesiones en un primer estado. ![]()
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P: ¿Y como especialista en abdomen? ![]()
R: La IA nos puede ayudar muchísimo tanto en el trabajo rutinario, con gran cantidad de pacientes, como para buscar la eficiencia en esos pacientes con patologías más atípicas o complejas para diagnosticar o para los que no responden al tratamiento estándar con respecto a la patología que, en principio, presentan. ![]()
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P: ¿Qué le pide a estos nuevos sistemas de IA generativa? ![]()
R: Que sean fiables y fáciles de usar. Si requieren muchos pasos y nos va a llevar mucho tiempo su aprendizaje, ya le digo que nunca se van a utilizar.![]()
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P: ¿Cuáles son las principales barreras para implementar la IA en los hospitales? ![]()
R: Los gerentes siempre van a pedir que el rendimiento de la IA sea rentable y los médicos fiabilidad y usabilidad. ![]()
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P: ¿Dónde la implementaría Ud.?![]()
R: En las historias clínicas. Cada doctor escribe su parte y son muy largas. Sería muy útil y un ahorro de tiempo enorme, si empleando los prompts adecuados, la IA sacase los datos que cada especialista requiere. Otro ámbito fundamental sería en la repetición de pruebas, para evitar que los especialistas prescribamos pruebas radiológicas similares.![]()
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P: ¿ Ven los médicos la IA generativa como una amenaza? ![]()
R: Sinceramente creo que a los médicos el trabajo no nos va a faltar y que este tipo de ayudas, al contrario, son muy bienvenidas, porque las poblaciones cada vez son más numerosas.
✨ Resumen de logros 2024: ¡Un año transformador para Transmural Biotech! ✨![]()
Este año ha estado lleno de avances clave en innovación, tecnología y expansión internacional. Estos son algunos de nuestros hitos destacados:![]()
🔹 Participación en eventos globales: #MadBlue, Hospitalar Brasil y RNSA Chicago.![]()
🔹 Nuevos clientes internacionales en México y Brasil.![]()
🔹 Lanzamiento del piloto de teledermatología #Telederma. ![]()
🔹 Primera implantación de nuestras soluciones en un sistema público de salud.![]()
🔹 Puesta en marcha de quantusMM en el sistema público de salud del País Vasco (Osakidetza)![]()
🔹 Se han adjudicado dos concursos en CatSalut, futura implantación en el ICS.![]()
🔹 Nuevos algoritmos: quantusGL, quantusMM, quantusOS, quantusRT, y otros en desarrollo.![]()
🔹 Renovación de certificaciones: AEMPS, ISO y ENS.![]()
🔹 Presentación del manual ético para el uso de IA en salud.![]()
💡 Estos logros refuerzan nuestro compromiso con la calidad, la innovación y la transformación del sector de la salud. ¡Gracias a nuestro equipo y socios por hacerlo posible!![]()
#Innovación #inteligenciaartificial #salud
Así es como un médico utiliza IA para diferenciar lesiones benignas y malignas en la piel![]()
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🛜 La inteligencia artificial ya ha empezado a revolucionar el hashtag#diagnóstico de lesiones hashtag#cutáneas. Esta herramienta, basada en algoritmos entrenados con ingentes bases de datos, ya es capaz de analizar imágenes de lunares o manchas, buscando características como el color, el tamaño, la forma y los bordes para diferenciar entre lesiones hashtag#malignas y hashtag#benignas. Esto marca un antes y un después en la atención al paciente. Además de su impacto clínico, esta solución, nada invasiva y de muy fácil manejo, a través de un móvil, como muestra el médico en el vídeo, supone beneficios prácticos muy importantes. ![]()
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🛜 Para el médico de atención hashtag#primaria, usar esta tecnología, se traduce en poder descartar los casos benignos en consulta. Algo crucial ya que le libera tiempo para atender a pacientes con patologías más complejas y, sobre todo, reduce la carga asistencial en dermatología. Un paso importante dado que, la dermatología, es una de las especialidades con mayor tiempo de espera, en total 118 días, según el informe del Sistema Nacional de Salud del primer semestre de 2024.![]()
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🏥 Pero, además, supone un apoyo a los especialistas a la hora de tomar decisiones. Esta ayuda, es especialmente valiosa, en contextos de alta demanda o en áreas con acceso limitado a especialistas, donde la IA puede actuar como un filtro inicial eficiente. También como apoyo en el seguimiento a largo plazo ya que puede utilizarse para monitorear la evolución de los lunares a lo largo del tiempo, lo que facilita la detección temprana de cualquier cambio sospechoso.![]()
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😷 No olvidemos que en España se detectan 7.881 nuevos casos de melanoma cutáneo al año, según la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM. Frente a su aparición, la prevención y detección temprana mejoran enormemente las posibilidades de curación. La IA ha llegado como una tecnología complementaria, nunca sustitutiva del juicio clínico del médico. Sus resultados deben siempre ser interpretados y confirmados por un profesional de la salud. ![]()
hashtag#salud hashtag#tecnologia hashtag#deeplearning Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) hashtag#derma hashtag#detección hashtag#melanoma hashtag#carcinoma hashtag#lunar![]()
hashtag#cancer hashtag#piel hashtag#skin hashtag#lesión hashtag#IA hashtag#algoritmos hashtag#imagen hashtag#prevención ![]()
hashtag#oncologia hashtag#mancha hashtag#bienestar
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When this happens, it's usually because the owner only shared it with a small group of people, changed who can see it or it's been deleted.
Trabajamos con tus imágenes médicas, eso sí, anonimizadas ![]()
🔘 Las investigaciones médicas exigen hoy grandes volúmenes de hashtag#datos para avanzar en el conocimiento del origen y tratamiento de las hashtag#enfermedades. Pero manejar estos datos exige garantizar por completo la hashtag#privacidad de los pacientes. Y para ello, es preciso someter la imagen médica con la que trabajamos, como ecografías o mamografías, a un proceso de hashtag#anonimización. Esto es, eliminar o modificar información que podría usarse para identificar a una persona. ![]()
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🔘 Anonimizar no es solo proteger datos como el nombre del paciente, sino también cualquier información sensible o identificativa que pueda estar vinculada a la imagen. En Transmural hemos desarrollado un Manual de Ética de la IA que garantiza una interacción transparente y segura entre sistemas de IA y humanos, evitando malentendidos y posibles consecuencias no deseadas en conformidad con las leyes de protección de datos y privacidad aplicables. ![]()
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🏥 Los hashtag#hospitales realizan varias procesos para que las imágenes que ceden a la investigación lleguen a nosotros sin rastro de posible identificación: ![]()
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🤚 Eliminación de hashtag#metadatos sensibles![]()
Las imágenes médicas digitales contienen metadatos, es decir, información privada del paciente entre la que se incluye su nombre y apellidos, número de identificación o su fecha de nacimiento. La primera tarea de los ingenieros de los centros asistenciales, con la asesoría de Transmural, es eliminar o modificar estos metadatos para que no haya ningún vínculo directo con el paciente.![]()
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🤚 Modificación de etiquetas ![]()
Los ingenieros utilizan algoritmos para detectar, eliminar o difuminar esos datos personales dentro de la imagen. Esto requiere mucha precisión y profesionalidad para que no afecte a la calidad de dicha imagen necesaria para la investigación médica.![]()
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🤚 Uso de algoritmos avanzados![]()
En ciertos casos, técnicas de IA ayudan a detectar automáticamente cualquier información identificativa tanto en los metadatos como en la imagen misma. Esto acelera y automatiza el proceso de anonimización, reduciendo el margen de error.![]()
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🤚 Control y verificación:![]()
Una vez realizado el proceso de anonimización, los ingenieros pasan las imágenes por varias capas de revisión y validación para asegurarse de que no queda ningún dato que pueda identificar al paciente. También se cumplen regulaciones estrictas europeas para garantizar el cumplimiento legal de la protección de datos.![]()
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¿Cómo garantizamos en Transmural esta anonimización? ![]()
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🔘 Cumplimos con las exigencias del Esquema Nacional de Seguridad, ENS, el marco normativo que establece las directrices y medidas necesarias para garantizar la protección de la información y los sistemas utilizados por las administraciones públicas y las entidades que colaboran con ellas. Su objetivo es salvaguardar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos, fomentando una gestión de riesgos eficiente y asegurando la prestación segura de servicios electrónicos.