Para Carlos Aguilar Salinas, director de Investigación del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, es necesario que universidades e instituciones de Salud creen biobancos y aplicaciones para ayudar a la población a combatir la obesidad.
Mientras que, destacó en su participación en el Congreso Internacional de Investigación sobre la Obesidad 2024 que organiza el Tecnológico de Monterrey, es fundamental la creación de infraestructura para combatir el problema y redes para comunicar información a la población.
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“Las lecciones aprendidas en este largo viaje del estudio de la obesidad es que tenemos que crear la infraestructura para crear las fuentes de información verificables vinculadas con la práctica clínica”.
“Tenemos que trabajar en conjunto los clínicos, científicos y tomadores de decisiones y crear expedientes electrónicos, biobancos, aplicaciones”, enfatizó.
De igual forma, agregó, se vuelve clave la participación internacional y la validación de los algoritmos.
“Obviamente hay que estimular el trabajo multidisciplinario, participar en consorcios internacionales para aumentar la representación de nuestra población”.
“Así como la validación interna y externa de los algoritmos o herramientas resultantes”, comentó.
Dentro de su conferencia, el especialista reiteró la importancia de convencer a los tomadores de decisiones de apostar a esta forma de atención, sobre todo, en los países en desarrollo.
“Los países en desarrollo son los que van a soportar la mayor carga de la enfermedad”.
“La obesidad es una enfermedad de la pobreza y en los siguientes años no se alcanzará el punto de equilibrio y seguirá creciendo”, aseguró.
Dentro de su análisis de la obesidad y las comorbilidades, el conferencista precisó cómo con el paso de los años van a la baja temas de hipertensión y a la alza los relacionados con diabetes.
“En México no es lo mismo ser obeso a los 30 años que ser obeso a los 80 años”, indicó.
A decir de Aguilar Salinas, una forma de abordar el tema es a través de la medicina de precisión, la cual estratifica la población en subgrupos homogéneos que comparten características similares de riesgo y respuesta.
Mientras que en la medicina personalizada, expresó, es un proceso donde el paciente es la fuente de datos.
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