La farmacogenómica ha evolucionado significativamente con la integración de algoritmos avanzados de inteligencia artificial (IA) y modelos de Machine Learning (ML), optimizando el descubrimiento de interacciones genéticas y la personalización de tratamientos médicos. En los años 2023 y 2024, varios avances han demostrado el impacto de la lógica computacional en la identificación de nuevas rutas metabólicas, interacciones fármaco-genéticas y biomarcadores relevantes para la estratificación de pacientes.
Los avances en algoritmos de IA y lógica computacional han permitido optimizar la farmacogenómica en 2023 y 2024, identificando nuevas rutas metabólicas y biomarcadores clave en la personalización de tratamientos. Modelos como redes neuronales profundas, aprendizaje federado, Graph Neural Networks y modelos generativos están revolucionando la forma en que se descubren interacciones genéticas y farmacológicas, mejorando la precisión en la predicción de respuestas a fármacos.
Estos desarrollos representan un gran paso hacia la medicina de precisión, donde la inteligencia artificial no solo permite analizar datos genómicos a gran escala, sino que también mejora la toma de decisiones clínicas mediante modelos predictivos avanzados.
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