La inteligencia artificial (IA) transforma la medicina, pero su desarrollo se enfrenta a un obstáculo crucial: la necesidad de acceder a grandes volúmenes de datos clínicos de alta calidad sin violar la confidencialidad de los pacientes. Es en esta tensión entre innovación y privacidad donde los datos sintéticos emergen como una herramienta fundamental.
¿Qué son los datos sintéticos y su impacto?
Los datos sintéticos son bases de información generadas con algoritmos que replican las propiedades estadísticas de los datos clínicos reales, pero sin contener ninguna identidad o historial personal expuesto. No son meras bases de datos modificadas, sino conjuntos nuevos que simulan patrones clínicos creíbles.
Según Diego Pereyra, director global de salud de a empresa informática Softtek, esta tecnología «abre un nuevo horizonte para la investigación en salud», ya que permite:
- Acelerar los ensayos clínicos y el desarrollo de nuevos medicamentos.
- Facilitar que los hospitales creen redes de datos robustas con muestras representativas a escala regional o global.
Esta capacidad hace posible:
- Simular escenarios médicos complejos.
- Entrenar algoritmos de soporte diagnóstico y validar terapias digitales sin usar datos clínicos reales.
- Investigar enfermedades raras o combinaciones poco frecuentes, donde la escasez de datos suele paralizar el avance.
Impulso regional y regulatorio
En América latina, donde la fragmentación y escasez de repositorios clínicos son desafíos persistentes, los datos sintéticos actúan como un catalizador. En la Argentina, esta tecnología gana terreno en el ámbito académico y en iniciativas públicas de digitalización sanitaria.
Actividades como el Datatón 2025 del Ministerio de Salud pusieron en debate su potencial para la interoperabilidad y la investigación segura.
Universidades y hospitales locales ya experimentan con la simulación de patologías poco comunes y la validación de modelos diagnósticos.
Pereyra enfatizó que las herramientas especializadas en datos sintéticos garantizan la privacidad sin mermar el valor clínico y cumplen con normativas estrictas como GDPR (Europrivacy) y HIPAA.
Para la Argentina, esto significa ampliar el acceso a «la innovación médica, permitiendo que hospitales y startups investiguen y desarrollen soluciones de IA sin depender de repositorios internacionales ni vulnerar la confidencialidad de los pacientes», dijo el directivo.
Beneficios tangibles para la salud
Los datos sintéticos ofrecen ventajas concretas:
- Modelos más precisos: Crean bases más equilibradas, lo que reduce sesgos y aumenta la exactitud diagnóstica.
- Colaboración segura: Permiten el intercambio de conocimiento entre hospitales, universidades y empresas sin compartir información sensible.
- Equidad tecnológica: Actúan como un «igualador» para regiones con repositorios fragmentados o limitados.
- Innovación acelerada: Posibilitan la validación rápida de algoritmos y herramientas, mejorando la atención sin riesgos de privacidad.
Los datos sintéticos no buscan reemplazar los datos clínicos reales, sino complementarlos. Son «un puente que acelera la investigación y hace más segura la innovación médica, especialmente en países donde el acceso a grandes volúmenes de datos es limitado», explicó Pereyra.
Desafíos futuros y oportunidades
Aunque el potencial es vasto, es crucial evaluar los modelos generativos cuidadosamente. La prioridad es asegurar que los datos sintéticos mantengan su valor clínico y no introduzcan distorsiones. La transparencia, la validación médica rigurosa y la estandarización serán esenciales para fomentar la confianza en la tecnología.
El experto concluyó que los datos sintéticos «habilitan una nueva unidad de negocio, basada en la monetización responsable de datos confiables, siempre bajo esquemas de colaboración segura, impulsando decisiones mejor informadas, investigación más ágil e innovación sostenible en el sistema de salud».
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