De los patrones médicos tradicionales a la inteligencia artificial: aplicabilidad de los biomarcadores digitales en la reinvención de la nutrición personalizada Autores: Lucia Blendea - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy (RO) Ancuta Andreea Miler - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy (RO) Judit Csabai - University of Nyíregyháza (HU) Anca Trifan - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy of Iasi; St. Spiridon University Hospital (RO) Irina-Luciana Gurzu - University of Medicine and Pharmacy Grigore T. Popa (RO) Bogdan Novac - University of Medicine and Pharmacy Grigore T. Popa (RO) Otilia Novac - University of Medicine and Pharmacy Grigore T. Popa (RO) Antoneta Dacia Petroaie - University of Medicine and Pharmacy Grigore T. Popa (RO) Ioana-Miruna Balmus - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy of Iasi (RO) Daniel Vasile Timofte - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy (RO) Resumen El objetivo de este estudio es evaluar la asociación entre los biomarcadores digitales relacionados con el cumplimiento de la dieta y otros resultados vinculados con la salud en adultos dispuestos a modificar sus hábitos alimentarios. Este estudio empleó un diseño transversal de métodos mixtos con 100 participantes durante un período de tres meses. Se recopilaron datos demográficos y clínicos básicos, y el automonitoreo se realizó mediante biomarcadores digitales de la dieta y de la actividad física. El nivel de cumplimiento de la dieta se midió antes y después de la intervención mediante un cuestionario dietético. Los análisis cuantitativos incluyeron pruebas t para muestras relacionadas, análisis de correlación, regresión y mediación con el fin de evaluar el impacto de los biomarcadores digitales sobre los resultados nutricionales y de salud. Se observó una mejora estadísticamente significativa en las puntuaciones de adherencia dietética después de la intervención (t = 9,61; p < 0,001). Se encontró una relación positiva entre el uso de biomarcadores digitales y el consumo dietético (r = 0,45; p < 0,001), así como con la pérdida de peso (r = 0,32; p < 0,05). El análisis de regresión indicó que la adherencia dietética inicial y el uso de biomarcadores fueron predictores significativos de la pérdida de peso (F (1, 22) = 7,92; p < 0,001 y F (1, 22) = 7,69; p < 0,01), aunque el modelo explicó solo el 20 % de la varianza, lo que sugiere la influencia de otros factores. Este estudio identificó la utilidad, la motivación y la responsabilidad como temas clave relacionados con el uso de biomarcadores digitales. Los biomarcadores digitales presentan potencial para mejorar las intervenciones de nutrición personalizada y la adherencia a las recomendaciones dietéticas. Las investigaciones futuras deberían centrarse en la privacidad de los datos, la participación de los usuarios y la mejora de los algoritmos de inteligencia artificial para su implementación clínica.