MedP-BigData: revolucionando la medicina personalizada a través de la innovación y los datos

• M. de la Iglesia Vayá ^[1] ; I. Clemente Paulino ^[1] ; J. Grande Baos ^[2] ; B. Valdivieso Martinez ^[2]
  1. [1] Generalitat Valenciana

     Generalitat Valenciana

     Valencia, España

     
  2. [2] Servicio Canario de Salud
• Localización: I+S: Revista de la Sociedad Española de Informática y Salud, ISSN 1579-8070, Nº. 156, 2023, págs. 33-35
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el apasionante cruce entre la medicina y la tecnología, el proyecto MedP-BigData (Medicina Personalizada Big Data) emerge como un faro de innovación en el ámbito de la salud. Respaldado por el Programa FID Salud del Ministerio de Ciencia e Innovación, esta iniciativa marca un hito al promover las Compras Públicas de Innovación, desplegando su potencial para transformar radicalmente la atención médica y redefinir la relación entre el paciente y su diagnóstico.

    El lema de MedP-BigData es centrar al paciente en el sistema de salud, buscando una medicina verdaderamente personalizada en lugar de solo tratar enfermedades. La inteligencia artificial y el análisis de datos son clave en este esfuerzo, permitiendo un cambio profundo en la comprensión y tratamiento de dolencias a través de herramientas de diagnóstico inteligentes.

    En el corazón de esta revolución se encuentran los agentes conversacionales o asistentes cognitivos. Estos no solo aspiran a afinar los diagnósticos, sino también a establecer una comunicación bidireccional fluida entre pacientes y el sistema sanitario. Esta interacción potencia la comunicación, empodera al paciente y habilita al profesional en la toma de decisiones compartida y basada en evidencias. El resultado final es una atención médica más efectiva y eficiente que se aleja de la "talla única" y abraza la personalización genuina.

    MedP-BigData no solo se limita a los confines de la consulta médica tradicional. Su alcance es amplio y ambicioso, aspirando a mejorar la atención sanitaria en su totalidad. La optimización terapéutica, la segmentación de pacientes, la eficiente gestión de recursos y hasta la predicción de reingresos se encuentran entre los objetivos clave. Al brindar herramientas avanzadas a los profesionales de la salud, el proyecto reduce la incertidumbre en los procesos médicos y funde la experiencia médica con el análisis objetivo de datos ...