Cómo la tecnología respalda la medicina de precisión
Las plataformas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y softwares de análisis de datos se han integrado a la medicina de precisión para mejorar los hallazgos clínicos y brindar tratamientos personalizados a los pacientes.
Cada vez crece más la urgencia de brindar una atención personalizada. No es novedad que, en un mundo tan digital, las marcas apuesten por adaptarse a los deseos y necesidades particulares y conectar de forma más específica con sus clientes.
Este fenómeno también ocurre en la medicina de precisión, que analiza las características y variables genéticas, así como el entorno de una persona para mejorar su calidad de vida y ampliar sus posibilidades de supervivencia, brindándole un plan de tratamiento adecuado desde el inicio.
La medicina de precisión ha tenido gran alcance no solo gracias a las ciencias genómicas e investigación clínica que la comprenden, también ha sido un factor elemental, pues permite analizar una gran cantidad de datos y brindar acceso más rápido a la información para anticipar las necesidades de atención de los pacientes.
Tecnologías para el desarrollo de la medicina de precisión
Herramientas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han utilizado para promover tratamientos médicos personalizados. Un ejemplo de esto es la plataforma en la nube de Amazon, AWS para el sector salud, que ayuda a los clientes a mejorar el acceso a una atención sanitaria de calidad con servicios que incluyen conexiones a los dispositivos inteligentes de nivel clínico, un marco integrado para recopilar, gestionar y analizar los datos sanitarios y más.
Con AWS, los profesionales de la salud pueden obtener una visión unificada de los tratamientos y ensayos clínicos, en combinación con los marcadores genómicos para ayudar a tomar decisiones terapéuticas informadas.
La empresa Oracle tampoco se ha quedado atrás en esta ola digital, en esta asociación con University of Missouri Health Care, lanzó una interfaz de prueba genómica automatizada en junio de 2022 dentro de la plataforma de registro de salud electrónico que proporciona el Tiger Institute for Heatlh Innovation. Debido a la velocidad con la que los resultados se comparten entre los médicos, se abre la posibilidad de que los pacientes experimenten mejores tiempos de respuesta en sus tratamientos.
El análisis de datos de manera integral es un enfoque que ha ganado relevancia para potenciar la medicina de precisión, ya que brinda un mapa más completo de la salud del paciente. La vinculación de datos personalizados con registros de salud electrónicos, permite visualizar datos genómicos e historias clínicas en un mismo sistema para obtener información más profunda y significativa. Muchas empresas han comenzado a adoptar estas prácticas.
La traducción de hallazgos críticos es todavía un terreno por explorar en la medicina de precisión, pero se pretende que esta tecnología brinde al profesional de la salud, sin importar su especialidad, una interpretación de datos genéticos comprensible, que le permita optimizar sus tiempos de análisis y diagnosticar más tempranamente.
Alcances de la integración tecnológica en la medicina de precisión
Las tecnologías aplicadas a la práctica clínica prometen llevar a la medicina de precisión un paso más adelante. Sin embargo, es necesario que los médicos confíen en las herramientas disponibles y puedan adoptarlas, acceder e interactuar con estas de la manera más simple y natural posible.
La incorporación de tecnologías en el campo de la medicina nos brinda una oportunidad única para avanzar hacia una medicina de precisión más predictiva, personalizada, preventiva y participativa:
- Predictiva. Gracias a la incorporación de IA y herramientas de machine learning, se pueden analizar grandes cantidades de datos y hallar patrones para detectar enfermedades en etapas tempranas.
- Personalizada. Con la comprensión más profunda de la genética y las características únicas de cada paciente, se pueden diseñar tratamientos más específicos y con menor factor de riesgo.
- Preventiva. A través de dispositivos y sensores conectados, pueden identificarse signos tempranos de problemas de salud y establecer cuidados para que las condiciones no empeoren.
- Participativa. La perfección de tecnologías facilita el acceso a la interpretación de datos a cualquier profesional de la salud, ayudándolo a optimizar el tiempo de respuesta en la atención médica. Por otro lado, las herramientas digitales y aplicaciones permiten a los pacientes tener un papel más activo en su propio cuidado al acceder a información relevante sobre su salud, lo que aumenta el compromiso y responsabilidad en el proceso de atención.
Es fundamental que se continúe promoviendo la combinación de datos clínicos tradicionales con el perfil biológico de los pacientes. Esto permitirá crear un modelo basado en información que utilice conjuntos de datos complejos para obtener conocimientos profundos sobre una enfermedad y facilitará el desarrollo de terapias más precisas, seguras y efectivas.