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Healthcare

para incorporarse en una

multinacional referente en tecnología médica y dispositivos hospitalarios , en el desarrollo de una plataforma de datos clínicos que recoge, transforma y analiza información generada por equipamiento médico en hospitales.

El foco está en

modelado de datos clínicos y gobernanza semántica sobre FHIR , apoyado en un

conocimiento real de workflows hospitalarios,

DICOM, HL7 v2 e IHE.

Lo que vas a encontrar: Modelado lógico de datos clínicos

y mapping de campos a recursos

FHIR

según cada caso de uso. Creación, revisión y validación de

perfiles FHIR : StructureDefinitions, extensiones,

ValueSets, ConceptMaps

e Implementation Guides. Traducción de

necesidades de negocio y workflows hospitalarios

(admisiones, laboratorio, diagnósticos, pacientes con múltiples visitas, merge de sesiones, imágenes, muestras) a especificaciones técnicas. Documentación clara

de modelos, reglas y mappings, apoyándote en

GitHub

y herramientas de FHIR. Rol de

puente técnico

entre stakeholders clínicos, IT y equipos de ingeniería, asesorando sobre APIs, reglas y modelos de datos.

Buscamos a alguien que: Experiencia de

+5 años

en arquitectura de datos clínicos, informática clínica o interoperabilidad en healthcare (hospitales, HealthTech o consultoría del sector). Domine

HL7 FHIR

a nivel experto: R4/R5, StructureDefinitions, ValueSets, SearchParameters, Implementation Guides. Tenga





experiencia real en healthcare : procesos hospitalarios, laboratorio, diagnósticos, imágenes médicas e integración de sistemas (HIS, EMR/EHR, RIS, LIS). Sepa

traducir workflows clínicos complejos en especificaciones de datos

entendibles por ingeniería. Trabaje con

terminologías clínicas

(SNOMED CT, LOINC, ICD-10/11, RxNorm, UCUM).

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Valoramos especialmente: HL7 v2.x

(ADT, ORM, ORU, DFT, MDM) y mapping de formatos legacy a FHIR. DICOM / DICOMweb

(WADO-RS, STOW-RS, QIDO-RS) y estrategia de metadatos para imagen médica. Perfiles IHE

(PAM, PIX/PDQ, XDS, SWF) y arquitecturas de integración. Master Patient Index (EMPI/MPI) , calidad de datos y privacidad sanitaria (HIPAA/GDPR). Formación en

Biomedical Engineering, Health Informatics o Computer Science .

Ubicación:

Barcelona ciudad. (Híbrido: 2 días de oficina). ️

Idioma:

Ingles C1 (Fluido).

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