Un análisis comparativo de la informática médica y la bioinformáticaaplicaciones en medicina genómica

Resumo

En este trabajo, se ha llevado a cabo una comparación de la Informática Medicina (IM) y la Bioinformática (BI). Este análisis se ha basado en comparar sus diferencias y ver su potencial para futuras colaboraciones en varias de las áreas de las que constan disciplinas. La IM y la BI se comparan en este trabajo considerando varias dimensiones, como son: 1,- Desarrollo histórico de ambas disciplinas. 2,- Fundamentos científicos, utilizando conceptos de la Filosofía de la Ciencia. 3,- Calidad de datos y análisis . 4,- Redes y bases de datos. 5,- Herramientas informáticas para apoyo a profesionales médicos. 6,- Procesamiento de señales, imágenes y visión. 7,- Educación continua de profesionales y pacientes. 8,- Educación y Formación. La IM y la BI difieren en su historia, fundamentos científicos y los enfoques metodológicos usados en investigación, aunque comparten métodos y herramientas, que pueden facilitar un intercambio ente ambas disciplinas. El conocimiento experto de los profesionales de la IM en el desarrollo de aplicaciones informáticas para la asistencia sanitaria y los éxitos de la BI en la investigación científica en biología se complementan de manera positiva. Una nueva disciplina, la Informática Biomédica, ofrece nuevos objetivos y promesas para el desarrollo de métodos informáticos, que serán cruciales en el desarrollo de la medicina genómica. El futuro de la Informática Biomédica estará determinado por la aparición de avances significativos en la práctica clínica e investigación biomédica. Estos podrán llegar de la IM o la BI, por separado, o de nuevos enfoques interdisciplinares. Como resultado de la investigación planteada y realizada se presentan dos propuestos diferentes: 1,- Un análisis de áreas de intercambio entre la IM y la BI, que podría conducir a una nueva agenda de I+D en Informática Biomédica y medicina genómica. 2,- Una propuesta de modificación de metodologías clásicas de Descubrimiento de Conocimiento en Baes de Datos (DCBD), adaptada a aplicaciones biomédicas. En este sentido, se propone que las lecciones aprendidas en varias décadas de trabajo en investigación en epidemiología, estadística médica y DCBD en medicina deberían ser aplicadas para el desarrollo de nuevos enfoques y metodologías para el análisis de datos biomédicos.