Gastronomía personalizada: ¿modelo para la personalización de la medicina?

Ibermática Digital, Inteligencia Artificial

Aitor Moreno

La clave del éxito en los nuevos negocios pasa por la aplicación en entornos productivos de un concepto clave: la personalización.

El mundo de la información está viviendo una transformación disruptiva, en donde la clave del éxito en los nuevos negocios pasa por la aplicación en entornos productivos de un concepto clave: la personalización; lo que constituye uno de los ejes principales a contemplar en la estrategia de sistemas de información de nuestras organizaciones.

Aitor Moreno Gastronomía personalizada

Aitor Moreno, responsable de Inteligencia Artificial de Ibermática.

Estamos acostumbrando a nuestros clientes a demandar productos y servicios acordes a sus necesidades, y las nuevas generaciones de consumidores no van a permitir en un futuro inmediato estrategias generalistas a sus proveedores de servicios. Salesforce ha elaborado la segunda edición del estudio ‘Shopper-First Retailing’, en el que se desgrana que el 69% de los consumidores espera nuevos productos en cada compra, y en donde el 64% de los clientes se queja de que sus proveedores no les conocen.

Por supuesto, este cambio está afectando a contextos tan dispares como el deporte, la nutrición o la gastronomía. Cuando consultamos páginas web, hacemos compras online o participamos en las redes sociales, vamos aportando una gran cantidad de datos sobre nuestros gustos, opiniones, lo que nos gusta consumir, o sobre nuestro estado de ánimo o contextual. Esta información ya se está utilizando en la Gastronomía, en donde, utilizando datos clínicos y genómicos, se están personalizando ciertos menús, por ejemplo, en ciertos restaurantes londinenses. En otros contextos muy especializados (deporte de alto rendimiento o en sistemas de teleasistencia), también se está trabajando toda esta información, no solamente con restricciones sobre información de gustos o de preferencias, sino también sobre el estado del paciente o del deportista, en aras de recomendar cuáles son los fundamentos nutricionales que van a desencadenar una tendencia menor a la lesión, potenciar ciertos tratamientos terapéuticos, o mejorar ciertos indicadores de rendimiento.

Gastronomía personalizada
En este sentido, están irrumpiendo con fuerza las llamadas “ómicas”, tales como la genómica, microbiota o metabolómica, como fuente importante de triangulación del individuo. Por ejemplo, en nuestra compañía llevamos tiempo trabajando en indagar cómo la salud de nuestra vegetación intestinal influenciada por matrices nutricionales afecta a nuestros estados metabolómicos o emocionales, o como la genética pauta la eficiencia terapéutica en ciertos tratamientos. Para todo ello es necesario conjugar mucha información multidisciplinar que permita llegar a estas optimizaciones, que en unos casos serán terapéuticas, otras farmacológicas, y simplemente tendrán un objetivo de mejora emocional o económica.

La consecución de estas personalizaciones pasa por la integración en los sistemas de producción de algoritmos automáticos que gestionen toda esta información. El análisis multivariable que se deriva de esta necesidad no se puede hacer de una manera manual, sino que tiene que ser procesado por sistemas automáticos, basados en técnicas de Inteligencia Artificial.

¿Por qué Inteligencia Artificial? Porque la Inteligencia Artificial permite un salto cualitativo sobre la programación clásica. En la programación clásica se les indica a las máquinas qué es lo que tienen que hacer, en una secuencia de órdenes. La Inteligencia Artificial, sin embargo, permite, en base a históricos de éxito o fracaso, un aprendizaje automático que es capaz de diferenciar cuáles son las claves que potencian ese éxito y fracaso. Estos sistemas buscan patrones generales (inducción) para luego recomendar al individuo sólo aquellos patrones adecuados y personalizarlos para lograr un impacto positivo (deducción). En definitiva, permiten, de una forma transparente a los usuarios y a los técnicos, aprender del pasado y evitar recomendaciones ineficientes, de cara a predecir o recomendar las mejores combinaciones nutricionales de una forma óptima.

Siempre va a existir una parte humana que va a ser la que toma la decisión sobre todas las probabilidades que te informa un sistema sobre ciertas recomendaciones efectivas que puedo dar a un paciente, pero luego será el experto el que tome la decisión. Sin embargo, la llamada RPA o automatización de procesos inteligente es ya una realidad, ubicada en la gestión de procesos repetitivos y de poco valor intelectual, y de nuevo, los sistemas de Inteligencia Artificial están asumiendo estos procesos como propios, obligando a los técnicos a una especialización y a un reciclado a tareas que conllevan el análisis de la mejora de dichos procesos, o a una toma de decisiones efectiva.

El entorno de la salud no es ajeno a esta disrupción multidisciplinar, en dónde se conjuga la información clínica, con la nutrición, la ómicas, el análisis del contexto subjetivo del paciente, y la verticalización de procesos especializados. Y, sin embargo, en las recomendaciones diagnósticas o terapéuticas, aún hoy en día, este contexto no se está recogiendo de una forma sistemática, al contrario de lo que está ocurriendo en el mundo del deporte o de la gastronomía personalizada.

Los responsables TI de las organizaciones sanitarias deben liderar la incorporación de estas nuevas áreas, garantizando la oportuna adecuación de los sistemas de información. Lógicamente, esto implicará adaptaciones a los sistemas existentes (historia clínica…), así como la implantación de nuevas técnicas, hasta ahora restringidas a ámbitos específicos de I+D+i, como la IA, o la incorporación de nuevos perfiles profesionales, hasta ahora inexistentes. Todo ello exige que la gobernanza TI actual amplíe su alcance a estos nuevos territorios. ¿Estamos preparados para ello?

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