La medicina de laboratorio ha presentado avances significativos en los últimos años. Según el CDC (Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades), se realizan anualmente 14 mil millones de pruebas de laboratorio y el 70% de las decisiones clínicas de diagnóstico, terapia y seguimiento se basan en resultados de laboratorio. La carga de trabajo y la necesidad de mejorar la precisión requieren una continua optimización de los procesos de laboratorio.
Las tendencias actuales en salud avanzan hacia una medicina personalizada, el uso masivo de datos y la inteligencia artificial (IA), lo cual permite optimizar el proceso diagnóstico y mejorar la toma de decisiones clínicas en salud. En este contexto, el laboratorio clínico, junto a otros profesionales de salud, cumple un rol fundamental.
Recientemente, se ha extendido el concepto a salud de precisión o salud pública de precisión. Esta se define como "la aplicación y combinación de tecnologías nuevas y existentes que describen y analizan con mayor precisión a las personas y su entorno a lo largo de la vida, para adaptar las intervenciones preventivas a grupos en riesgo y mejorar la salud general de la población" (Velmovitsky et al., 2021). Esto involucra además la aplicación de técnicas para analizar grandes cantidades de datos diversos, utilizando tecnologías inteligentes que recopilan datos de salud generados por pacientes (PGHD), registros médicos electrónicos (EHR) y secuenciación genómica.
Así, la salud de precisión se enfoca en el estudio de las interacciones entre los factores biológicos y genéticos con la información personal, medioambiental y de determinantes sociales en salud, para monitorear la incidencia de enfermedades en comunidades y generar intervenciones efectivas en la población. Este enfoque constituye un elemento clave en la medicina del futuro, alineado a cambios en la legislación que impliquen su implementación como política pública.
