Los investigadores y profesionales del ámbito clínico requieren, cada vez con mayor premura, de técnicas y herramientas para la manipulación de datos que permitan resolver tareas cada vez más complejas y que, al mismo tiempo, sean robustas, interpretables y validadas.

En la investigación clínica, un tema central en la investigación médica es la caracterización e identificación de grupos de pacientes de interés especial (fenotipo).

Por ejemplo, gracias al alto nivel de informatización hospitalaria, se podrían identificar subgrupos de pacientes con una respuesta inesperada común a los antibióticos, y una vez hecho, poder revisar los protocolos clínicos de administración de dichos fármacos. Otro ejemplo, en el contexto de la medicina personalizada, es la investigación de la diabetes tipo 2, una enfermedad común pero muy heterogénea, donde requiere la adecuación del tratamiento caracterizando cada paciente a partir del análisis simultáneo de sus datos genómicos y médicos.

No obstante, el gran volumen de datos disponible y las dificultades de integración requieren de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) específicamente diseñadas para el ámbito clínico que permitan facilitar esta labor.