​En los últimos años hemos sido testigos de una autentica revolución tecnológica en el campo de la investigación biomédica. La incorporación de las nuevas tecnologías ha generado enormes bases de datos que constituyen en la ciencia actual una materia prima fundamental para la investigación. La bioinformática es la disciplina que engloba las distintas herramientas necesarias para analizar estos datos y transformarlos en conocimiento sobre las enfermedades.

​En el campo de la genómica, desde que el borrador del genoma fuera publicado por el Proyecto Genoma Humano, numerosas iniciativas han puesto a disposición de la comunidad científica datos genéticos de una gran utilidad para comprender la influencia de nuestros genes en la aparición de distintas enfermedades. El proyecto 1000 Genomas o bases de datos públicas como dbGap posibilitan que los investigadores compartan datos genéticos poblacionales y de pacientes con enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson, el Cáncer (Mama, Colon, Pulmón, etc...), la Diabetes, y la Hipertensión entre otras. No obstante, por su complejidad, el análisis de este tipo de datos requiere de unos conocimientos y una experiencia previa.

​Al mismo tiempo, fruto de la digitalización de los distintos procesos asistenciales en la sanidad, se han generado un gran número de bases de datos con información clínica que, debidamente anonimizada, se convierten en excelentes herramientas para la investigación biomédica. Entre estas bases de datos caben destacar las de los países nórdicos (Dinamarca, Finlandia), las británicas (GPRD, THIN, Memo), y las americanas (Kaiser permanente, VA administration, Medicaid, Medicare, Saskatchewan, etc...). Estas bases de datos, con información en ocasiones de varios millones de pacientes, se han venido usando de manera creciente para investigar acerca de cómo factores demográficos o exposiciones ambientales (fármacos, tabaco, alcohol) determinan la aparición de distintas enfermedades.

​CAEBi pone a disposición de la comunidad científica su experiencia en el análisis de bases de datos con información genética y/o clínica para la realización de estudios que ayuden a comprender mejor las causas de las enfermedades en las poblaciones: