Uno de los elementos claves en la medicina de la segunda década del siglo XXI es el crecimiento exponencial de la información producida por los pacientes que se debe no solo a la transición hacia la digitalización de las historias clínicas, sino también a la aparición de nuevas fuentes de información y a la capacidad de análisis e interpretación de las ya existentes. Se estima que la cantidad de información médica se duplica cada 2 años, lo que supone que en 2020 existirá 50 veces más información que en 2011. En este contexto, el manejo adecuado de grandes cantidades de datos o big data debe traducirse en nuevas iniciativas que mejoren el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de los pacientes en el camino hacia la medicina personalizada.
El concepto de personalización o de medicina de precisión cobra especial interés en la patología respiratoria crónica. En los últimos años la investigación en entidades como el asma, la EPOC, el cáncer o el SAHS se ha centrado en la identificación de alteraciones genómicas, moleculares, metabólicas y proteicas (biomarcadores). Su análisis mediante herramientas de análisis de big data permite dejar atrás los modelos centrados en la respuesta media al tratamiento, que a su vez resultan subóptimos para la mayoría, para dar paso a la respuesta individualizada. En este camino se incorpora la medicina de sistemas, que, integrando también datos clínicos y poblacionales, aporta una visión multidimensional de la enfermedad y facilita el establecimiento de asociaciones causales, la mayoría de las cuales solo son apreciables mediante análisis de big data.
