Innovaciones en el manejo de imágenes en PostgreSQL: revisión de técnicas para almacenamiento y recuperación.

Resumen

Introducción: el tratamiento de datos no estructurado como las imágenes en las bases de datos es de vital importancia, debido a que estas contienen información valiosa que es muy complicado de representar como texto, especialmente en el campo de la telemedicina y sus aplicaciones o para los sistemas de información geográfica (SIG). En el presente documento consiste en analizar la importancia, necesidad y pertinencia del almacenamiento, tratamiento y recuperación de la información de las imágenes almacenadas en el sistema gestor de bases de datos objeto-relacional PostgreSQL en proyectos de telesalud y su extensión PostGIS en Sistemas de Información Geográfica que gestionan datos raster (datos espaciales o geográficos). Además, se explica el formato utilizado para el almacenamiento de las imágenes médicas digitales y el formato para datos geoespaciales o georreferenciados, inserción y recuperación, operaciones y procesamiento. Metodología: este artículo de revisión bibliográfica es de tipo descriptivo de la literatura seleccionada y organizado bajo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) como fundamento del presente escrito. Se propone como base para investigaciones de futuros lectores. Resultados: Se resalta la importancia y la necesidad del almacenamiento, tratamiento y recuperación de imágenes en bases de datos, especialmente en el contexto de la telemedicina. Aplicaciones como teleconsulta, telediagnóstico y telemonitoreo subrayan la relevancia de estas prácticas donde el manejo eficiente de imágenes es crucial. Conclusión: PostgreSQL proporciona un marco eficiente y optimiza los procesos que requieren un manejo adecuado para el almacenamiento, tratamiento y recuperación de imágenes, especialmente en el ámbito de la telemedicina y las aplicaciones geoespaciales. Se destaca la capacidad de PostgreSQL para manejar imágenes como objetos binarios grandes (BLOBs) mediante diferentes tipos de datos, así como su compatibilidad con estándares como DICOM y la extensión PostGIS, lo que permite la gestión efectiva de datos raster y geoespaciales.