La medicina de precisión ha surgido como un enfoque transformador destinado a adaptar el tratamiento a pacientes individuales, alejándose del modelo tradicional de talla única. Sin embargo, los sistemas de apoyo a la decisión clínica enfrentan desafíos, particularmente en términos de aspectos de datos. En respuesta, nuestro estudio propone un marco basado en datos fundamentado en el modelo de toma de decisiones de Simon. Este marco aprovecha tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el análisis de datos para mejorar la toma de decisiones clínicas en la medicina de precisión. Al abordar limitaciones e integrar IA y análisis, nuestro estudio contribuye al avance de las prácticas óptimas de toma de decisiones clínicas en la atención médica de precisión.