El uso de inteligencia artificial en medicina está tomando fuerza, pero un obstáculo significativo persiste: el acceso a datos clínicos de alta calidad que resguarde la privacidad de los pacientes. Aquí es donde los datos sintéticos comienzan a dejar su marca.

¿Qué Son los Datos Sintéticos y Cómo Funcionan?

Los datos sintéticos se generan mediante algoritmos que replican las características estadísticas de datos clínicos reales, pero sin revelar identidades ni historiales médicos. A diferencia de los datos alterados, estos conjuntos son totalmente nuevos y reflejan patrones clínicos realistas. Diego Pereyra, Director Global de Health Care en Softtek, explica que «esta tecnología abre nuevas oportunidades para la investigación médica, acelerando ensayos clínicos, el desarrollo de medicamentos y la creación de redes de datos fiables».

Las Ventajas de los Datos Sintéticos en el Ámbito Médico

La capacidad de simular escenarios médicos complejos es invaluable. Esta tecnología permite entrenar algoritmos de diagnóstico y validar terapias digitales sin necesidad de utilizar datos clínicos reales, además de facilitar la investigación de enfermedades raras, donde la disponibilidad de muestras escasea.

Un Impulso para Argentina y América Latina

En América Latina, la fragmentación de los sistemas de salud es un desafío constante. En este contexto, los datos sintéticos se presentan como un catalizador significativo. En Argentina, la tecnología ha comenzado a implementarse tanto en el ámbito académico como en iniciativas públicas relacionadas con la digitalización de la salud.

Eventos como el Datatón 2025 del Ministerio de Salud han abordado temas de interoperabilidad y estética en la investigación segura, proponiendo nuevas vías para entrenar algoritmos sin comprometer información confidencial. Universidades y hospitales locales están experimentando con simulaciones de condiciones poco comunes y la validación de modelos diagnósticos.

Beneficios Tangibles para Profesionales de la Salud

Las ventajas de los datos sintéticos son múltiples:

Modelos Clínicos Robustecidos: Al crear bases más equilibradas, se reducen sesgos y se aumenta la precisión en los diagnósticos.

Colaboración Segura: Los hospitales, universidades y empresas pueden compartir conocimientos sin poner en riesgo datos sensibles.

Acceso Igualitario: En zonas con pocos repositorios, los datos sintéticos actúan como un «nivelador» tecnológico.

Innovación Sin Barreras: Facilitan la validación de algoritmos y mejoran la atención médica sin comprometer la privacidad de los pacientes.

Perspectivas Futuras y Desafíos a Superar

A pesar del enorme potencial que ofrecen los datos sintéticos, es esencial evaluar cuidadosamente los modelos generativos. La transparencia, validación médica y establecimiento de estándares claros serán cruciales para construir confianza entre profesionales, instituciones y pacientes.

“Los datos sintéticos presentan una nueva oportunidad de negocio que se basa en la monetización responsable de datos confiables, promoviendo decisiones informadas y una investigación más ágil”, concluye Pereyra.