Vivimos en un mundo de datos. De cantidades ingentes de datos: desde nuestras redes sociales a los formularios que rellenamos en cada página web o app de nuestro Smartphone, cada día ofrecemos un número prácticamente imposible de manejar de detalles sobre nuestros hábitos, costumbres y comportamientos. Esto, que a más de uno/a puede aterrorizarle, también supone la llave de prometedores avances en numerosos campos y, concretamente, en el de la salud.
Gracias a las nuevas especialidades que están surgiendo a raíz de la gestión de estos datos, como el Big Data, hospitales y centros de investigación de todo el mundo están obteniendo grandes resultados. Este es el caso del Joint Genome Institute, en Walnut Creek (California), donde recientemente descubrieron más de 6.000 nuevas especies de virus gracias al Machine Learning, un sistema de gestión y análisis de datos mediante inteligencia artificial.
Pero, ¿qué otros aspectos de la medicina están aprovechando estos nuevos avances?
La genómica (el estudio de los genes de los seres humanos) es uno de ellos. Y buena falta le hacía ya que, para estudiar los más de 20.000 genes que contiene una sola persona, es indispensable contar con una gran capacidad de almacenamiento en los sistemas informáticos, donde las magnitudes se miden en petabytes (o lo que es lo mismo, un millón de gigas). Ahora, gracias a la inteligencia artificial y el big data, el estudio de la genómica no sólo se ha vuelto mucho más accesible y ágil, también más económico. Una gran noticia teniendo en cuenta cómo la genómica personal es uno de los pilares de la medicina preventiva, ya que nos permite prever las futuras enfermedades y diseñar el tratamiento más apropiado para cada paciente.
Además de esta especialidad, una de las aplicaciones de la IA y que os presentamos frecuentemente en los proyectos de Zinkinn se encuentra en los dispositivos de medición. Desde smartwatches a lo último en tecnología biométrica, los dispositivos que aportan datos sobre el paciente en tiempo real cada vez tienen mayor difusión en hospitales y centros médicos, permitiendo incluso a los especialistas médicos tomar decisiones en tiempo real según los resultados más óptimos ofrecidos por el machine learning.
Sin duda, a pesar del (comprensible) recelo de los usuarios a aportar datos personales, no cabe duda de que el estudio de los datos ha llegado para convertirse en uno de los principales aliados en la carrera por ganar en bienestar personal.
