El Dr. Augusto Anguita-Ruiz, miembro de la Sociedad Española de Nutrición (SEÑ) - Barcelona Institute for Global Health (ISGlobal), explica que, en los últimos años, la revolución digital y los avances en biotecnología han permitido recopilar una gran cantidad de información a través de la realización análisis moleculares de alto rendimiento (i.e., análisis pan-ómicos), análisis bioquímicos y antropométricos, así como haciendo uso de información en redes sociales y dispositivos portátiles, que proporcionan información valiosa sobre los hábitos de vida de los pacientes. La integración de toda esta información, y en especial la de los datos ómicos, es esencial para revelar patrones de interés como son los perfiles genéticos, epigenéticos, de microbiota, metabólicos, psicológicos, etc., responsables de la predisposición a diversas enfermedades o de la respuesta individual de cada paciente frente a una pauta farmacológica. Esto es la base de la conocida como ‘medicina personalizada o de precisión’, en la que distintas fuentes de información del paciente se procesan y analizan para brindar una atención médica ajustada a sus necesidades. Sin embargo, la cantidad de datos generada ha llegado a ser tan heterogénea, compleja y de tales dimensiones, que no es posible analizarla con métodos informáticos y estadísticos clásicos. Esto ha provocado que, en la actualidad, la aplicación de las técnicas de la inteligencia artificial (IA) y, en particular, del aprendizaje automático, haya experimentado un notable impulso en diversas áreas de la salud debido a su capacidad para obtener de forma automática conocimiento útil, realizar predicciones de elevada precisión y ayudar a la toma de decisiones.