La medicina de datos es la antesala de la robotización de la salud, como en China
En Argentina, la tecnología empezó a ganar lugar tanto en ámbitos académicos como en iniciativas públicas ligadas a la digitalización sanitaria.
07/01/2026 | 04:30Redacción Cadena 3
FOTO: Los datos sintéticos constituyen la puerta de entrada a las tecnologías de la salud más sofisticadas. No vienen a reemplazar la información clínica real, sino a complementarla. (Foto NA/redes)
Buenos Aires, 7 enero de 2026 (NA) – La medicina china ya está integrando robots para automatizar tareas, como la entrega de medicamentos, diagnósticos mediante IA y asistencia quirúrgica, además de incorporar los datos sintéticos, que transforman la investigación médica y el desarrollo de IA en salud.
En América Latina, donde la fragmentación de los sistemas de salud y la escasez de repositorios clínicos robustos siguen siendo desafíos, ofician de acelerador.
En particular en Argentina, la tecnología empezó a ganar lugar tanto en ámbitos académicos como en iniciativas públicas ligadas a la digitalización sanitaria, según información recogida por la agencia Noticias Argentinas.
China marca el camino en ese sentido: se desarrollan experiencias como el "Hospital Agente" de IA en Tsinghua, que simula tratar miles de casos, sistemas de diagnóstico por análisis de lengua, y robots quirúrgicos de alta precisión para cirugías mínimamente invasivas, mejorando la eficiencia y accesibilidad, aunque surgen debates sobre la empatía humana en el cuidado.
Los datos sintéticos constituyen la puerta de entrada a las tecnologías de la salud más sofisticadas.
No vienen a reemplazar la información clínica real, sino a complementarla.
Se trata de conjuntos de información generados por algoritmos capaces de replicar las propiedades estadísticas de datos clínicos reales, pero sin exponer identidades ni historiales personales.
“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”, afirma Diego Pereyra, Healthcare Global director en Softtek.
Hospitales y pacientes
Los beneficios más concretos son:
? Modelos clínicos más robustos: generan bases más equilibradas, reducen sesgos y mejoran la precisión diagnóstica.
? Colaboración segura: hospitales, universidades y empresas pueden intercambiar conocimiento sin compartir datos sensibles.
? Acceso democratizado: en regiones con repositorios escasos o fragmentados, funcionan como un “igualador” tecnológico.
? Innovación sin fricciones: permiten validar algoritmos, acelerar soluciones y mejorar la atención sin poner en riesgo la privacidad.
Pereyra señala que “esta tecnología abre un nuevo horizonte para la investigación en salud: acelera los ensayos clínicos, el desarrollo de nuevos medicamentos y permite que los hospitales construyan redes de datos confiables, con muestras representativas a escala regional o incluso global”.
La combinación permite algo que antes era casi imposible: simular escenarios médicos complejos, entrenar algoritmos de soporte al diagnóstico o validar terapias digitales sin recurrir a bases clínicas reales.
También habilita a trabajar con enfermedades raras o combinaciones muy poco frecuentes, donde la falta de volumen suele frenar la investigación.
Simulaciones de enfermedades raras
Durante el último año, encuentros como el Datatón 2025 del Ministerio de Salud pusieron el tema sobre la mesa: interoperabilidad, investigación segura y nuevas formas de entrenar algoritmos sin comprometer la privacidad.
Universidades y hospitales locales también experimentaron con simulaciones de enfermedades poco frecuentes y validación de modelos de diagnóstico.
“Existen compañías especializadas en la generación de datos sintéticos que permiten preservar la privacidad sin sacrificar la calidad ni el valor clínico de la información. Estas soluciones cumplen con los marcos regulatorios más exigentes, como GDPR en Europa (Europrivacy) y HIPAA a nivel internacional”, destaca Pereyra.
Y agrega, “En nuestro país, los datos sintéticos pueden democratizar 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”.
La clave pasa por asegurar que los datos sintéticos mantengan valor clínico y no introduzcan distorsiones.
Transparencia, validación médica y estándares claros serán fundamentales para construir confianza entre profesionales, instituciones y pacientes.
Lectura rápida
¿Qué es la medicina de datos?
Es la integración de tecnología y datos sintéticos en la salud para mejorar diagnósticos y tratamientos.
¿Quién está liderando esta tendencia?
La medicina china, que utiliza robots y datos sintéticos para automatizar procesos médicos.
¿Cuándo se está implementando en Argentina?
Desde 2026, con iniciativas académicas y públicas para digitalizar la salud.
¿Dónde se desarrollan estas tecnologías?
En hospitales y universidades de Argentina, inspirados en modelos como el de China.
¿Por qué son importantes los datos sintéticos?
Permiten investigar y desarrollar soluciones médicas sin comprometer la privacidad de los pacientes.
[Fuente: Noticias Argentinas]
