La Diabetes Mellitus (DM) es una de las enfermedades crónicas con mayor prevalencia. La DM es una enfermedad compleja y multifactorial, por lo que dentro de cada tipología hay pacientes con perfiles diferentes que responden de distinta manera a los tratamientos. OMOP es un modelo de datos estándar centrado en la información observacional en salud. Este trabajo utiliza técnicas de Inteligencia Artificial para estratificar a los pacientes con DM tipo 1 y tipo 2 de un repositorio OMOP de datos del mundo real del Hospital 12 de Octubre de Madrid. Se han extraído y pre-procesado 35.224 casos y se ha abordado el análisis de calidad del dato. Se han identificado cinco clústeres para DM tipo 1 y tres clústeres para DM tipo 2 en base a cuatro variables determinantes. La metodología propuesta en este trabajo es reutilizable en otros repositorios estandarizados con el modelo OMOP.
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