De reclamos en bruto y datos clínicos al modelo de datos PCORnet: ETL de principio a fin en Snowflake

Nuestro cliente, un asegurador de salud estadounidense que colabora con múltiples sistemas hospitalarios, necesitaba consolidar y armonizar datos anonimizados de reclamaciones y clínicos en el PCORnet Common Data Model CDM para soportar investigación de resultados a gran escala y análisis operativos. Los flujos entrantes provenían de sistemas heterogéneos con esquemas inconsistentes, calidad de datos variable y ausencia de gobernanza unificada. Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, diseñó e implementó una canalización ETL/ELT nativa en la nube sobre Snowflake para integrar continuamente las fuentes, transformar a un CDM conforme a PCORnet con garantías de calidad y habilitar analítica en casi tiempo real para pronósticos de demanda, planificación de capacidad y optimización del ciclo de ingresos.

Retos principales

1) Selección de plataforma cloud: tras una evaluación comparativa técnico-económica frente a alternativas AWS como Redshift, Glue y S3, se seleccionó Snowflake por su separación entre almacenamiento y cómputo, escalabilidad, soporte para patrones ELT in-database, controles de seguridad HIPAA y mejor encaje con cargas SQL intensivas. Q2BSTUDIO aportó la justificación técnica y la arquitectura para ejecutar transformaciones pesadas dentro de virtual warehouses.

2) Fuentes diversas y calidad de datos: los orígenes incluían HL7 FHIR, HL7 CDA y openEHR con codificaciones mixtas ICD, CPT/HCPCS y códigos locales, nulos inconsistentes, drift de esquema y registros duplicados o en conflicto. Implementamos profiling automatizado, detección de anomalías, limpieza y normalización antes del mapeo al PCORnet CDM.

3) Herramientas y entorno: se establecieron cuentas separadas de desarrollo, staging y producción, control de acceso basado en roles con principios de mínimo privilegio, pipelines CI/CD para SQL JavaScript y dbt, y dashboards de monitorización de rendimiento, costes y SLAs.

4) Explotación de características de Snowflake: la arquitectura de Snowflake permitió un enfoque ELT con landing raw en esquemas de staging, transformaciones complejas dentro de virtual warehouses, y uso de Streams y Tasks para CDC incremental. Ante la responsabilidad de gestionar transformaciones SQL/JavaScript y metadatos, desarrollamos un framework reutilizable y parametrizado, catálogo centralizado y pipelines idempotentes y reiniciables.

Diseño de la solución

Se implementó una arquitectura centrada en Snowflake con un framework modular de transformaciones en SQL y JavaScript optimizado para tablas PCORnet, bibliotecas de mapeo reutilizables por dominio (diagnóstico, procedimiento, medicación, encuentro), patrones de carga idempotentes merge-upsert y auditoría robusta. La lógica compleja como inferencia de encuentros y construcción de episodios se encapsuló en stored procedures bien testeados, mientras que dbt gestionó modelos declarativos y dependencias, favoreciendo reutilización y mantenibilidad.

Optimización de costes y facturación

Para minimizar coste por crédito Snowflake se utilizaron warehouses dimensionados por tarea, auto-suspend y auto-resume, clustering y materialización selectiva para reducir datos escaneados. Como resultado logramos métricas de coste de aproximadamente 9–15 créditos Snowflake por TB procesado y optimizamos la ejecución para cargas bursty SQL-centradas, donde Snowflake resultó más coste-efectivo que una alternativa Glue siempre activa para este caso de uso.

Calidad, resiliencia y cumplimiento

La solución incorpora validaciones automáticas, reconciliación de filas, monitorización de drift de esquema, y capacidades de recuperación mediante Time Travel y Fail-safe de Snowflake. Se aplicaron controles de seguridad, cifrado en tránsito y en reposo, auditoría de accesos y cumplimiento HIPAA para el manejo de PHI.

Desarrollo y puesta en marcha

El proceso incluyó alineamiento de stakeholders, PoC para validar rendimiento y costes, inventario de fuentes, profiling de datos, implementación de controles de calidad automatizados y pipelines CI/CD. Se optimizaron consultas pesadas con clustering sobre columnas de alta cardinalidad y descomposición de tareas para paralelizar cargas, alcanzando escalabilidad horizontal que permite 10x de mejora bajo mayor concurrencia sin incumplir SLAs.

Automatización y operativa

La orquestación con Streams y Tasks y un marco de ETL configuracional permiten un flujo end-to-end desde la llegada de raw data hasta la validación post-load con mínima intervención manual. Dashboards operativos y alertas facilitan monitorización de tiempos de ejecución, fallos y consumo de créditos, y la documentación y runbooks aseguran operabilidad y ampliación futura.

Resultados clave

Integración armonizada de datos heterogéneos de 5 hospitales y 12 aseguradoras en un único PCORnet CDM; pipeline parametrizado sostenible en Snowflake con cargas incrementales y manejo de errores; tiempo de transformación aproximado 25 minutos por TB; tasa de error 0.089% validada en múltiples lotes; eficiencia computacional entre 9–15 créditos Snowflake por TB; y habilitación de analítica predictiva para pronóstico de demanda, planificación de capacidad y optimización del ciclo de ingresos.

Q2BSTUDIO aporta valor

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con capacidades avanzadas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Nuestro equipo diseña soluciones data-driven que integran servicios cloud aws y azure, implementan servicios de inteligencia de negocio y Power BI y desarrollan agentes IA y soluciones de ia para empresas para convertir datos clínicos y operativos en decisiones accionables.

Si su organización necesita una canalización ETL/ELT escalable, segura y optimizada para transformar datos clínicos en valor, nuestras soluciones integradas de ingeniería de datos, inteligencia artificial y servicios cloud le permiten acelerar la adopción de analítica avanzada y mejorar la gestión operativa y financiera.

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