La salud se entiende cada vez más como un fenómeno multidimensional moldeado por interacciones complejas entre factores biológicos, psicosociales, ambientales e informativos. Basándose en el exposoma humano y sus extensiones, este documento introduce el exposoma interpretativo, un marco conceptual que captura la exposición acumulativa a cómo se enmarca, registra, interpreta y comunica la información relacionada con la salud por parte de clínicos, mecanismos de inteligencia artificial (IA) e instituciones a lo largo de la vida. Argumentamos que el proceso interpretativo, incluidos los registros clínicos de salud sesgados, las salidas de apoyo a la decisión algorítmica y la comunicación inequitativa, opera como exposiciones que pueden acumularse e influir en los resultados de salud posteriores. Además, describimos cómo los sistemas de IA funcionan como filtros interpretativos que pueden reproducir, aliviar o amplificar sesgos a través de datos de entrenamiento y despliegue recursivo. Aunque sigue siendo conceptual en naturaleza, este marco propuesto esboza caminos metodológicos para la operacionalización utilizando procesamiento de lenguaje natural (PLN), auditoría de sesgos e integración de datos multimodales. El exposoma interpretativo complementa los modelos de exposoma existentes y ofrece una base teórica para la validación empírica futura destinada a promover una atención médica equitativa, transparente y consciente del contexto.