La inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina enfrenta un obstáculo crítico a nivel global, el acceso a datos clínicos de calidad sin comprometer la confidencialidad de los pacientes. Ante este escenario, los datos sintéticos emergen como una solución estratégica para desvincular la innovación del riesgo de exposición de información sensible.
Esta tecnología consiste en conjuntos de información generados mediante algoritmos que replican las propiedades estadísticas de datos reales, pero sin incluir identidades ni historiales personales.
No se trata de bases de datos modificadas, sino de nuevas estructuras que reproducen patrones clínicos verosímiles para la investigación.
Avances en el sistema sanitario argentino
En Argentina, la implementación de datos sintéticos comenzó a ganar terreno en ámbitos académicos y en iniciativas de digitalización sanitaria lideradas por el sector público. Durante el último año, encuentros como el Datatón 2025 del Ministerio de Salud pusieron el foco en la investigación segura y el entrenamiento de algoritmos.
Diego Pereyra, director de atención médica global en Softtek, señala que esta herramienta permite a hospitales y startups desarrollar soluciones de IA sin depender de repositorios internacionales. Según el experto, la tecnología actúa como un “igualador” en regiones con sistemas de salud fragmentados.
Beneficios para la investigación y diagnósticos
El uso de estas simulaciones permite abordar escenarios médicos complejos y validar terapias digitales sin recurrir a bases clínicas reales. Además, facilita el estudio de enfermedades poco frecuentes, donde la escasez de datos suele detener el avance de nuevos tratamientos.
Desde el punto de vista técnico, los datos sintéticos ayudan a construir modelos clínicos más robustos al reducir sesgos y mejorar la precisión diagnóstica. Esto habilita a hospitales y universidades a intercambiar conocimiento de manera segura, cumpliendo normativas internacionales como GDPR y HIPAA.
Desafíos y validación médica
A pesar de su potencial, los especialistas advierten que los modelos generativos deben ser evaluados bajo estándares estrictos para mantener su valor clínico. La clave del éxito radica en asegurar que las simulaciones no introduzcan distorsiones que afecten las decisiones médicas finales.
El objetivo final es consolidar una nueva unidad de gestión basada en la monetización responsable de datos y la colaboración segura entre instituciones. De esta forma, los datos sintéticos se posicionan como el puente necesario para una innovación sostenible en el sistema de salud argentino.
