<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Healthcare Compliance on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/es/categories/healthcare-compliance/</link><description>Recent content in Healthcare Compliance on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><atom:link href="https://blog.formize.com/es/categories/healthcare-compliance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Acelerando la trazabilidad de datos sintéticos para la investigación sanitaria con Formize</title><link>https://blog.formize.com/es/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/es/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</guid><description>&lt;h1 id="acelerando-la-trazabilidad-de-datos-sintéticos-para-la-investigación-sanitaria-con-formize">Acelerando la trazabilidad de datos sintéticos para la investigación sanitaria con Formize&lt;/h1>
&lt;h2 id="por-qué-la-trazabilidad-de-datos-sintéticos-es-importante-en-salud">Por qué la trazabilidad de datos sintéticos es importante en salud&lt;/h2>
&lt;p>Los proyectos de IA sanitaria dependen de conjuntos de datos masivos que a menudo contienen información de salud protegida (PHI). Para proteger la privacidad de los pacientes y, al mismo tiempo, permitir un entrenamiento de modelos de alta calidad, las organizaciones recurren a los &lt;strong>datos sintéticos&lt;/strong>: registros generados artificialmente que imitan las propiedades estadísticas de los datos reales de pacientes.&lt;/p></description></item></channel></rss>