Importancia de la bioinformática en la medicina de precisión
El éxito en la implementación de la medicina de precisión depende en gran medida del desarrollo de la bioinformática. La bioinformática utiliza la informática, las matemáticas, las estadísticas y la tecnología de la información para resolver problemas de la biología y la medicina. Por tanto, supone un cambio de paradigma que implica dar un paso más desde la medicina más tradicional basada en la aplicación de protocolos y procedimientos provenientes de las guías clínicas, a que esa evidencia esté además avalada por los datos y adaptada al paciente. En este otro post, puedes consultar más información sobre qué es la bioinformática.
En la actualidad, sus programas, aplicaciones y bases de datos se utilizan en el proceso de investigación en las ciencias biomédicas. La bioinformática permite gestionar datos masivos y desestructurados provenientes de diferentes fuentes, desde las historias clínicas y los resultados de ensayos clínicos hasta el monitoreo de parámetros biométricos, las imágenes diagnósticas y, por supuesto, la información genética.
Su velocidad de procesamiento también permite integrar, analizar e interpretar rápidamente la ingente cantidad de información que se produce en los sistemas sanitarios e investigativos. Por ende, la bioinformática es vital para asociar y dar sentido a información molecular y clínica heterogénea, contribuyendo a encauzar la toma de decisiones clínicas.
No obstante, la bioinformática no solo facilita los tratamientos médicos, también es esencial para solucionar uno de los grandes retos de la medicina de precisión: la seguridad de los datos. Los bioinformáticos son los principales encargados de proteger, compartir y mantener de forma segura y privada los datos de los pacientes.
Dado que la mayoría de los problemas de salud se deben a una combinación de genes y medio ambiente, la medicina de precisión contribuirá a desarrollar mejores estrategias de intervención temprana. También permitirá aprovechar un tiempo precioso en la detección y tratamiento de enfermedades graves, reduciendo al mínimo la práctica de ensayo y error. Como resultado, los servicios sanitarios podrán ahorrar costes y recursos mientras los pacientes reciben tratamientos más eficaces con efectos secundarios mínimos.
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