El año 2035 marcará un hito en la forma de entender y practicar la medicina, dejando atrás la fragmentación de la atención y abrazando un sistema de salud que se anticipa a las necesidades de cada individuo. Este nuevo enfoque surgió gracias a la integración del análisis de datos masivos, la inteligencia artificial y los avances en multi-ómica, permitiendo un conocimiento más profundo de los factores genéticos, ambientales y de estilo de vida que inciden en la salud. En lugar de limitarse a tratar enfermedades una vez que se han manifestado, el objetivo central es la prevención y la prolongación del periodo de vida libre de dolencias. En México, esta visión ha cobrado fuerza a partir de la colaboración entre instituciones públicas, empresas de tecnología y el sector académico, dando lugar a un ecosistema sanitario más proactivo y menos reactivo.
Al contemplar la noción de healthspan (Esperanza de Vida Sana), la meta trasciende la simple prolongación de la vida y se centra en la calidad de los años vividos. Esto significa que los tratamientos ya no solo buscan aliviar síntomas o paliar condiciones crónicas, sino que pretenden mantener a las personas en un estado saludable el mayor tiempo posible.
Para conseguirlo, es fundamental el monitoreo constante de marcadores biológicos y la identificación temprana de factores de riesgo. La medicina predictiva, nutrida por modelos de inteligencia artificial, alerta sobre probabilidades de desarrollar ciertas enfermedades, proporcionando el tiempo suficiente para corregir conductas, modificar hábitos y personalizar intervenciones. En México, esta metodología encuentra eco en programas de salud que priorizan la promoción y prevención, insistiendo en la educación sanitaria y la participación ciudadana.
Uno de los pilares de este nuevo paradigma es la unificación de datos. Durante años, el sistema de salud en muchos países, incluido México, operó con historias clínicas fragmentadas que impedían una visión global del estado de la persona. El salto tecnológico posibilitó la creación de bases de datos integradas, donde la información genética, la evolución de patologías anteriores y la respuesta a tratamientos específicos se fusionan en un solo expediente accesible para cada paciente. El resultado es que los profesionales médicos pueden comprender la trayectoria de salud de una persona con mayor precisión, recomendar planes de prevención más adecuados e incluso predecir cómo ciertos fármacos funcionarían en función de su perfil genómico. Con ello, se reducen las pruebas redundantes y se potencian los esfuerzos de quienes diseñan planes de atención pública o privada.