Abstract
El objetivo de la medicina personalizada es ofrecer a cada paciente un tratamiento adecuado en el momento preciso. En la actualidad, para demostrar que un tratamiento es eficaz es necesario obtener datos de costosos ensayos clínicos controlados, aleatorizados y multicéntricos (medicina basada en la evidencia). Sin embargo, los resultados pueden no demostrar eficacia en la población seleccionada, por lo que en la actualidad se recomienda un análisis previo de datos retrospectivos recogidos en grandes bases de datos (big data), que pueden proceder de fuentes heterogéneas (datos de laboratorio, datos moleculares y genéticos, cursos clínicos, imágenes, fármacos, etc.) con el objetivo de conocer qué variables modifican los resultados del tratamiento médico en la “vida real”. Para el análisis de este big data y para obtener nuevo conocimiento es necesario utilizar nuevas herramientas y potentes tecnologías, generando una “nueva” ciencia basada en los datos. Esta ciencia de los datos se encuentra en continua expansión con el desarrollo de nuevos métodos dedicados a la recogida de datos, su almacenamiento, depuración, procesamiento y análisis. Este conocimiento generado por los datos tendrá un impacto en la práctica clínica con la instauración de tratamientos personalizados, diseño de fármacos inteligentes, identificación de poblaciones de riesgo o rastreo de información en la historia clínica informatizada. El objetivo de esta revisión es mostrar algunas de las oportunidades que ofrece la ciencia de los datos a la nefrología, señalar a qué retos se enfrenta y proponer posibles aplicaciones para una nefrología personalizada.