Ayudar al personal médico y sanitario a entender e interpretar mejor los resultados obtenidos por sistemas inteligentes, especialmente aquellos que realizan clasificaciones y predicciones a partir de datos médicos, pasa por dotar dichos sistemas de un alto poder de explicación e interpretabilidad.

Es muy recomendable poner cuidado en los enfoques mediante los cuales los datos --o la información extraída a partir de estos-- se combinan entre sí para dar lugar a conocimiento, decisiones a tomar, diagnósticos, etc. La correcta homogeneización y fusión de datos creará un importante valor añadido y efecto sinérgico en la efectividad de todo proceso médico gobernado por sistemas inteligentes, mientras que una fusión inadecuada de dichos datos podría dar resultados contraproducentes.

Una formación continua y conjunta en el uso de tecnologías digitales y sistemas de IA debe postularse como parte del currículum formativo de todo personal sanitario, tanto a nivel público como privado. Esto ayudará a que hagan un óptimo uso de dichos sistemas y tecnologías como herramientas complementarios pero no totalmente sustitutivas en prácticas médicas.

Bajo el paradigma de Internet de las Cosas, los entornos inteligentes unidos a aplicaciones en dispositivos móviles altamente interconectadas podrían dar respuestas efectivas y eficientes a cualquier riesgo de propagación de agentes infecciosos, así como alertar de elementos contaminantes en el entorno a un nivel muy focalizado.

Los sistemas de recomendación son una herramienta muy prometedora para, en base a la motivación del individuo, ayudar a éste a adquirir hábitos de vida saludables en el día a día mediante la generación de recomendaciones personalizadas que equilibren los gustos y las necesidades de salud del ciudadano.