Canadá.- Cuando los pacientes ingresan en una unidad de cuidados intensivos, los profesionales de la salud brindan tratamiento en función de los signos y síntomas que observan. Este enfoque no incluye necesariamente la comprensión de las causas definitivas detrás de esos síntomas. Sin embargo, aunque algunos pacientes pueden presentar síntomas similares, la biología subyacente de sus enfermedades puede variar, lo que ayuda a explicar por qué pacientes con los mismos signos y síntomas a menudo responden de manera diferente a los tratamientos.
En los últimos años, los avances tecnológicos en ciencias moleculares, big data y aprendizaje automático han permitido a los investigadores profundizar en la comprensión de enfermedades y síntomas. Este nuevo conocimiento puede cambiar radicalmente la forma en que los profesionales de la salud abordan los cuidados críticos a nivel de paciente individual.
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En un artículo reciente publicado en Nature Medicine, investigadores de la Universidad de Queen (Kingston, ON, Canadá) han argumentado que es hora de un cambio de paradigma en los cuidados intensivos.
Durante la última década o dos, a medida que las nuevas herramientas en medicina molecular, como la genómica y el perfil de expresión génica, se generalizaron, los profesionales de la salud comenzaron a aplicarlas en cuidados intensivos. Esas tecnologías permiten una mirada mucho más profunda a lo que sucede a nivel de la célula y el genoma cuando alguien está gravemente enfermo.
También generan cantidades masivas de datos, datos que los métodos estadísticos tradicionales no siempre manejan de manera intuitiva. Como resultado, los enfoques de aprendizaje automático complementan a la perfección los nuevos datos derivados de estas tecnologías: revelan patrones ocultos que pueden proporcionar información sobre la heterogeneidad o diversidad de los síndromes de enfermedades críticas, según Maslove.
