.jpg)
En el desenvolupament de programari per a entorns clínics, l'escassetat de dades reals representa un dels obstacles més crítics. Això es fa especialment evident en procediments com la radioteràpia intraoperatòria (IORT) per al càncer de mama, on els conjunts de dades són reduïts, sensibles i difícils de compartir. Davant d'aquesta limitació, la generació de dades sintètiques sorgeix com una alternativa prometedora, però no exempta de complexitats tècniques. No n'hi ha prou amb crear dades artificials; el veritable repte rau a definir quines propietats han de conservar aquestes dades per ser útils, com validar-les sota estrictes restriccions de privadesa i com fer evolucionar aquests criteris a mesura que el sistema es desplega. Aquest enfocament, que podríem anomenar enginyeria de dades sintètiques guiada per propietats, exigeix eines d'enginyeria de programari avançades que permetin elicitar, formalitzar i verificar contínuament aquestes propietats.
A Q2BSTUDIO, entenem que la intel·ligència artificial aplicada a la salut no pot basar-se en models entrenats amb dades que no reflecteixin la realitat clínica. Per això, oferim aplicacions a mida que integren pipelines de generació sintètica amb validadors semàntics, assegurant que cada mostra artificial mantingui les relacions estadístiques i causals rellevants. Els nostres equips desenvolupen programari a mida per a oncòlegs i centres de recerca, combinant intel·ligència artificial amb agents IA que supervisen la coherència de les dades generades. A més, despleguem aquestes solucions sobre serveis cloud AWS i Azure, garantint escalabilitat i compliment normatiu. La ciberseguretat és un altre pilar fonamental: en gestionar dades sensibles de pacients, implementem xifratge d'extrem a extrem i controls d'accés granular. Per a les fases d'anàlisi i reporting, integrem serveis d'intel·ligència de negoci com Power BI, facilitant als especialistes visualitzar la qualitat i evolució de les dades sintètiques. Aquesta combinació d'IA per a empreses i un enfocament centrat en propietats permet avançar cap a sistemes més robustos, on les dades artificials no són un mer substitut, sinó un actiu dissenyat amb rigor enginyeril.
