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      Opinión Aunque el análisis predictivo es muy usual en otras áreas, no lo es en el sector salud, con su uso podríamos eliminar la discrecionalidad en la interpretación de la información.
Fernando Castilleja y Juana Ramírez jue 23 junio 2022 06:00 AM

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La utilidad del análisis de datos de manera predictiva en salud, si se combina con herramientas computacionales poderosas, puede dar lugar a los fundamentos de la nueva medicina y atención a la salud del siglo XXI.(iStock)

(Expansión) - La medicina preventiva no es lo nuestro.
Prueba de ello es que la obesidad, la enfermedad cardiovascular y la diabetes incrementaron el riesgo de muerte al adquirir la infección por COVID-19.
Esto es el resultado de una mala estrategia de prevención con un enfoque retrospectivo que genera modelos de prospección inexactos y potencialmente fallidos.
Gracias a la tecnología digital hoy se pueden obtener datos en tiempo real y realizar análisis con mayor eficiencia.

      ¿Quién no se ha sorprendido cuando al usar una plataforma digital se encuentra uno con el libro que ha deseado antes siquiera de pensar en buscarlo? Esto es un ejemplo de cómo una batería de datos de búsqueda, palabras clave, características del usuario y el patrón de consumo de otros individuos con características similares da lugar a acciones concretas.

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Aunque el análisis predictivo es muy usual en otras áreas, no lo es en el sector salud, con su uso podríamos eliminar la discrecionalidad en la interpretación de la información tanto en la salud pública como en la individual.

      Al integrar los expedientes clínicos con otras variables, podríamos anticipar eventos adversos y prevenir su incidencia.
Las herramientas predictivas podrían integrar datos del estilo de vida para desarrollar modelos de atención enfocados en los usuarios/pacientes de manera holística.
En los sistemas de salud, estas herramientas podrían aplicarse en múltiples áreas tanto de los colaboradores como de los usuarios.

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Por último, y no menos importante, se podría mejorar la personalización de los servicios médicos considerando las características propias del arquetipo completo de cada paciente.

Un interesante concepto viene a la conversación: in silico.
Es una idea matemática que nació en la década de los 80 y que dio lugar a la conceptualización de la medicina computacional, es decir, la generación de tecnologías de modelación y simulación que permite recrear variables fisiológicas, estructurales, genéticas y farmacológicas para contribuir al análisis preventivo, diagnóstico, planeación terapéutica, ejecución y manejo de las enfermedades.
Esto es crear un paciente digital, pero que incluye estudios aplicados de biomedicina, matemáticas, bioingeniería y ciencias computacionales.

      Este gemelo digital permitirá realizar análisis anticipados de intervenciones o fármacos sin tener que esperar los largos tiempos hoy necesarios para realizar las pruebas y estudios en seres vivos.

      Actualmente existen proyectos en camino donde se han replicado modelos del funcionamiento cardiaco, utilizando inteligencia artificial, deep learning, realidad virtual y algoritmos computacionales aplicados a técnicas de resonancia magnética.

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La utilidad de estos gemelos aplicados en salud podría llevar a la creación de modelos virtuales de pacientes individuales para poder llevar la salud personalizada a un nuevo nivel.
Podría ser posible probar digitalmente medicamentos o intervenciones disponibles antes de prescribirlos en una persona, y con eso contribuir a una atención de calidad pero mayor aun, de seguridad, al conocer los efectos de las intervenciones tanto positivos como negativos.

      La utilidad del análisis de datos de manera predictiva en salud, si se combina con herramientas computacionales poderosas, puede dar lugar a los fundamentos de la nueva medicina y atención a la salud del siglo XXI.

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