Actualmente la biología molecular y las nuevas tecnologías pueden integrar información de análisis genómicos, biomarcadores, datos ambientales y factores socioeconómicos, que permiten el diseño de estrategias de salud pública más eficaces para la población.
La disponibilidad, uso y capacidad de manejo de grandes cantidades de datos permiten estratificar a la población y diseñar programas de prevención específicos para mejorar la salud poblacional.
La salud pública de precisión utiliza el conocimiento y las nuevas tecnologías para orientar mejor los esfuerzos de salud pública en las poblaciones. La explotación de datos genómicos, biomédicos, sociodemográficos y ambientales, entre otros, mediante el uso de métodos computacionales avanzados, como la inteligencia artificial, permite una mejor estratificación del riesgo de la población, favoreciendo el diseño de estrategias de prevención, predicción, diagnóstico y tratamiento más precisas dirigidas a grupos de individuos de riesgo específicos o que presentan una mejor predisposición a dichas intervenciones.
El análisis de grandes cantidades de datos, en el contexto de la salud pública de precisión, posibilita una descripción más precisa de las poblaciones, favoreciendo el diseño de modelos de predicción de riesgo más completos, así como la elaboración de planes de prevención y la reducción de la prevalencia de enfermedades.
Inteligencia artificial
Recientemente la presidenta de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH) ha destacado que la inteligencia artificial (IA) posibilitará una medicina personalizada de precisión en el abordaje del mieloma.
A día de hoy, hay numerosas posibilidades de tratamiento para los pacientes con mieloma múltiple, un cáncer hematológico que afecta fundamentalmente a personas mayores. La inteligencia artificial (IA) “nos ayudará a analizar todas las variables diagnósticas y factores de riesgo de estos pacientes para poder ofrecerles una medicina personalizada de precisión en el abordaje del mieloma, en particular, y del cáncer hematológico, en general, aplicando el tratamiento óptimo a cada paciente”, ha afirmado la presidenta de SEHH.
La IA “aportará un carácter predictivo al abordaje futuro del mieloma, no solo priorizando los tratamientos más eficaces, sino también optimizando los acontecimientos adversos que un paciente puede desarrollar a partir de la administración de las diferentes terapias disponibles, y en base a las características personales, enfermedades concomitantes y particularidades genéticas”.
