Sistemas de soporte de decisión clínica para mejorar la precisión diagnóstica y lograr la medicina de precisión

A medida que los laboratorios de investigación y las clínicas colaboran para lograr la medicina de precisión, ambas comunidades deben entender las iniciativas mandatorias de registros médicos/electrónicos de salud (EHR/EMR) que se implementarán completamente en todas las clínicas en los Estados Unidos para 2015. Los interesados deberán evaluar las prácticas actuales de mantenimiento de registros y optimizar y estandarizar metodologías para capturar casi toda la información en formato digital. Los esfuerzos colaborativos de los sectores académico e industrial son cruciales para lograr una mayor eficacia en la atención al paciente mientras se minimizan los costos. Los datos e información digitalizados actualmente existentes están presentes en múltiples formatos y son en gran medida no estructurados. En ausencia de un sistema de gestión universalmente aceptado, los departamentos e instituciones continúan generando silos de información. Como resultado, el conocimiento invaluable y recién descubierto es difícil de acceder. Para acelerar la investigación biomédica y reducir los costos de atención médica, los sistemas clínicos y de bioinformática deben emplear elementos de datos comunes para crear formularios de anotación estructurados que permitan a los laboratorios y clínicas capturar datos compartibles en tiempo real. La conversión de estos conjuntos de datos en información comprensible debe ser un proceso institucionalizado rutinario. El nuevo conocimiento científico y los descubrimientos clínicos pueden ser compartidos a través de entornos de conocimiento integrados definidos por modelos de datos flexibles y un uso extenso de estándares, ontologías, vocabularios y tesauros. En el entorno clínico, el conocimiento agregado debe presentarse en formatos amigables para el usuario de modo que médicos, personal de laboratorio no técnico, enfermeras, coordinadores de datos/investigación y usuarios finales puedan ingresar datos, acceder a información y comprender la salida. El esfuerzo por conectar números astronómicos de puntos de datos, incluyendo datos moleculares basados en '-ómicas-', secuencias genómicas individuales, datos experimentales, fenotipos clínicos de pacientes e información de seguimiento es una tarea monumental. Los obstáculos para esta visión de integración e interoperabilidad incluyen preocupaciones éticas, legales y logísticas. Asegurar la seguridad de los datos y la protección de los derechos de los pacientes mientras se facilita la estandarización es primordial para mantener el apoyo público. Las capacidades de la supercomputación deben aplicarse estratégicamente. Se debe aplicar una implementación metodológica estandarizada a los sistemas de inteligencia artificial desarrollados con la capacidad de integrar datos e información en conocimiento clínicamente relevante. En última instancia, la integración de la bioinformática y los datos clínicos en un sistema de soporte de decisión clínica promete medicina de precisión y atención al paciente costo-efectiva y personalizada.