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La implementación de terapias biológicas complejas y multifuncionales presenta desafíos significativos en la asociación de variables predictivas con su seguridad y eficacia clínica. La necesidad de donación de tejidos y/o sangre para la preparación de estas terapias introduce una variabilidad sustancial en su composición y características. Los métodos de preparación en algunos casos permiten cierta variabilidad en el producto obtenido. Por otro lado, los tejidos y pacientes receptores también exhiben variaciones en sus características.

En este entorno dinámico, no se han identificado claramente las variables o características que pueden predecir la idoneidad o la indicación de estas terapias en pacientes y tejidos específicos. Surge, por lo tanto, la imperante necesidad de desarrollar entornos digitales basados en modelos de inteligencia artificial que puedan ayudar a construir algoritmos capaces de entender esta complejidad. Estos algoritmos podrían derivar en herramientas de análisis para la toma de decisiones, identificando las características del tratamiento que tienen una mayor probabilidad de generar efectos clínicamente significativos.

La recopilación de datos para este propósito requerirá de una colaboración estrecha entre pacientes, clínicos, gadgets e investigadores, asegurando el respeto por las responsabilidades éticas y legales. Además, la inclusión de datos provenientes de la literatura científica contribuirá a enriquecer el conjunto de información disponible.

Por lo tanto, se busca recibir propuestas que impulsen la creación de una herramienta basada en inteligencia artificial, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones tanto para el paciente como para el clínico, en un contexto donde la complejidad de las terapias biológicas requiere enfoques innovadores y colaborativos.

En la actualidad, cada vez es más común el uso de instrumentos digitales para la obtención de datos y registros clínicos. Entre estos se encuentran escáneres intraorales, fotografías, estudios radiográficos, equipos de monitorización y diagnóstico, así como softwares especializados en la planificación y/o ejecución de tratamiento. A pesar de estas avanzadas herramientas, aprovechar al máximo su potencial desde una perspectiva centrada en el paciente se ve limitado por la falta de integración en un solo entorno que apoye una planificación inteligente y multidisciplinar.

Por otro lado, durante el seguimiento, se recopilan datos relacionados con los resultados de tratamientos, cambios en el paciente y la opinión del clínico sobre la evolución. Esto nos sumerge en un proceso de aprendizaje que, en muchas ocasiones, se basa en ensayo y error, y que impactará en el abordaje de los siguientes casos clínicos.

El considerable avance en el conocimiento y los protocolos clínicos en diversas especialidades y ciencias odontológicas hace que sea prácticamente imposible desarrollar un plan de tratamiento adecuado sin la colaboración de un equipo multidisciplinar. Además, la perspectiva de la evolución de los pacientes se ve influida por la relación bidireccional entre la salud oral y la salud sistémica.

Ante este panorama, surge el desafío de establecer un entorno digital que permita almacenar de manera integral los diversos datos obtenidos en la práctica clínica, posibilitando un análisis que considere al paciente como una entidad única. Es crucial entender que este esfuerzo debe integrarse con plataformas de software comerciales, para facilitar la exportación de datos en formatos compatibles. Por lo tanto, es una tarea en la cual empresas, desarrolladores de software y profesionales clínicos deben interactuar para lograr la integración de datos clínicos en un entorno que permita un diagnóstico y plan de tratamiento integral y centrado en el paciente.

Aspiramos a recibir propuestas que allanen el camino hacia un futuro en el cual dispongamos de una herramienta inteligente que integre el conocimiento y la práctica clínica, ofreciendo a los pacientes tratamientos integrales y personalizados de acuerdo a sus necesidades y características, pero también específicas para el centro clínico. Esta herramienta también posibilitará el intercambio de datos con otros profesionales de la salud sin comprometer la privacidad de los pacientes, con el objetivo de establecer un banco de datos accesible para investigadores, administraciones y otros actores de la salud.