پزشکی دقیق با هدف تطبیق استراتژی‌های پیش‌بینی، پیشگیری و درمان با مشخصات بیولوژیکی منحصر به فرد هر فرد انجام می‌شود. این بررسی کوتاه، پتانسیل داده‌های اومیکس - شامل ژنومیک، ترانسکریپتومیک، پروتئومیکس، متابولومیک و فارماکوژنومیک - را در درک ناهمگونی بیماری برجسته می‌کند. ما فرضیه اثر دومینو را معرفی می‌کنیم که نشان می‌دهد چگونه تعاملات بین لایه‌های مختلف اومیکس می‌تواند مکانیسم‌های بیماری را توضیح دهد. ادغام داده‌های چند اومیکس، به ویژه با یادگیری ماشین، رویکردی قدرتمند برای مدیریت شخصی بیماری و پیشبرد پزشکی دقیق ارائه می‌دهد.