COVID-19 ha puesto de manifiesto el carácter esencial de la investigación en salud y confirmado la importancia crucial de los modelos de analítica de datos. El último lustro había consolidado el proceso de implantación de metodologías que incorporan el análisis retrospectivo de grandes volúmenes de datos en las historias clínicas. Asimismo, la investigación prospectiva, la simulación de escenarios, la medicina predictiva y el desarrollo de modelos decisionales y de Inteligencia Artificial requieren del empleo masivo de datos de salud.
Por otra parte, el análisis de una nueva enfermedad de naturaleza contagiosa ha puesto de manifiesto hasta qué punto la analítica de datos contribuye a proporcionar una visión holística del paciente considerado no sólo desde la dimensión de su historia clínica sino también desde el marco comparativo con miles, incluso millones de personas, y con un enfoque en el que los aspectos sociales, económicos, climáticos o demográficos resultan relevantes. Además, si algo resulta determinante en un entorno pandémico es el disponer de un modelo de medicina predictiva, preventiva y poblacional de alta calidad.
