Aplicaciones y desafíos de los modelos predictivos basados en biomarcadores en la gestión proactiva de la salud

Área de la Ciencia:

• Informática biomédica
• Biología computacional
• Salud digital

Sus antecedentes:

• La tecnología digital y la IA están transformando el análisis de datos clínicos para el modelado predictivo.
• Los modelos basados en biomarcadores ofrecen potencial para el manejo proactivo de la salud, la detección de enfermedades y las intervenciones personalizadas.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente el papel y la eficacia de los modelos predictivos basados en biomarcadores.
• Identificar los obstáculos a la aplicación y proponer un marco para superarlos.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de la literatura de los modelos predictivos basados en biomarcadores.
• Desarrollo de un marco integrado centrado en la fusión de datos, la gobernanza y la interpretabilidad.

Principales resultados:

• Desafíos clave identificados: heterogeneidad de datos, problemas de estandarización, generalizabilidad, costo y barreras de traducción clínica.
• El marco propuesto mejora la precisión del cribado precoz, la estratificación del riesgo y el diagnóstico de precisión para las enfermedades crónicas y la oncología.

Conclusiones:

• El marco propuesto facilita la integración del descubrimiento de biomarcadores en la práctica clínica.
• Las direcciones futuras incluyen enfermedades raras, indicadores dinámicos, multi-ómicos, estudios longitudinales y computación de borde.