En la intersección entre la innovación tecnológica y la atención médica, la inteligencia artificial ha emergido como un catalizador fundamental en la evolución de los tratamientos farmacéuticos. En particular, su capacidad para personalizar terapias ha abierto un nuevo horizonte en la atención médica, ofreciendo un enfoque más preciso y eficiente para abordar las necesidades individuales de los pacientes.

La personalización de tratamientos, impulsada por algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos avanzados, representa un hito revolucionario en la historia de la medicina. Esta metodología no solo considera la complejidad única de los pacientes, sino que también utiliza información genómica, datos biomédicos y otros factores relevantes para diseñar terapias que se ajusten a las necesidades específicas de cada uno.

Destacando entre las aplicaciones más notables de la IA, la medicina de precisión brinda a los proveedores de atención médica la capacidad de descubrir e interpretar información que valida o altera la trayectoria de una decisión médica. Este enfoque transita de una decisión basada en la evidencia para una población en promedio a una centrada en las características únicas de cada individuo.

La convergencia de la inteligencia artificial y la medicina de precisión promete revolucionar la atención médica. Los métodos de medicina de precisión identifican fenotipos de pacientes con respuestas menos comunes al tratamiento o necesidades de atención médica únicas.

La literatura sugiere mediante la IA, específicamente el aprendizaje de máquina y la inferencia generativa, se podrán afrontar desafíos muy difíciles que plantea hoy la medicina de precisión, principalmente si se considera el potencial recopilatorio constante de información genómica y no genómica.

Sin dudas uno de los catalizadores de este fenómeno es el uso generalizado de los dispositivos inteligentes como herramientas de recopilación de datos masiva. Esto ha impulsado nuevas aplicaciones no invasivas y portátiles para monitorear y detectar condiciones de salud específicas, como diabetes, epilepsia, manejo del dolor, enfermedad de Parkinson, enfermedades cardiovasculares, trastornos del sueño y obesidad.

Se espera que los biomarcadores digitales faciliten el monitoreo remoto de los síntomas de las enfermedades fuera de los límites físicos de un hospital y puedan respaldar ensayos clínicos descentralizados. Las mediciones multidimensionales continuas de biomarcadores preseleccionados permitirían la detección de enfermedades residuales mínimas y el monitoreo de la progresión de la enfermedad.

Aunque hay muchas promesas para la inteligencia artificial y la medicina de precisión, aún se necesita hacer más trabajo para probar, validar y cambiar las prácticas de tratamiento. Los investigadores enfrentan desafíos para adoptar formatos de datos unificados, obtener datos etiquetados suficientes y de alta calidad para entrenar algoritmos, y abordar requisitos regulatorios, de privacidad y socioculturales.

A pesar de los avances, aún existen desafíos por superar, como la ética en la recopilación y el uso de datos médicos. La continua evolución tecnológica y la colaboración entre industria, investigación y regulación son fundamentales para maximizar los beneficios de esta transformación.