Vivimos una revolución silenciosa que está transformando la manera en que entendemos la medicina. Ya no basta con un diagnóstico basado en síntomas, ni con tratamientos que funcionan para unos pocos y fallan en muchos otros. Hoy, los datos genómicos, clínicos y digitales son la materia prima con la que se construye el futuro de la salud.
Sin embargo, los datos por sí solos no bastan. No se trata únicamente de acumular millones de genomas o de entrenar algoritmos cada vez más complejos. La verdadera pregunta es: ¿a quién representan esos datos? ¿Y a quién dejan fuera? Una salud que se construye ignorando la diversidad humana corre el riesgo de ser menos precisa y más injusta.
Más del 80% de la investigación genómica se basa en poblaciones de ascendencia europea. Esto significa que descubrimientos, fármacos y guías clínicas se diseñan con una visión parcial del mundo. En América Latina, África o Asia, millones de personas siguen siendo invisibles en los modelos que prometen personalizar la medicina.
La inteligencia artificial, que tanto promete, puede amplificar este problema. Un algoritmo entrenado con datos sesgados no solo reproduce desigualdades: las multiplica. Lo contrario también es cierto. Una IA diseñada con criterios de equidad puede ayudarnos a detectar enfermedades antes, diseñar tratamientos más efectivos y garantizar que el beneficio llegue a todos.
Ese es el reto y la oportunidad de la salud inteligente: usar la ciencia y la tecnología no solo para avanzar más rápido, sino para avanzar mejor. Inteligente no significa solo digital. Significa justa, inclusiva y consciente de que cada vida cuenta.
Desde esta columna compartiré reflexiones, ejemplos y debates sobre cómo la genómica, la inteligencia artificial y la equidad pueden y deben unirse para construir un sistema de salud verdaderamente global.
Porque el futuro de la medicina no se decide con promesas, sino con datos. Y los datos, bien usados, pueden ser nuestra herramienta más poderosa para garantizar la salud de todos.
