Transformando Datos, Generando Impacto

Tendencias en salud y novedades de Cromodata

Desde avances en tecnología de datos hasta aplicaciones prácticas en el mundo real, aquí encontrarás artículos, casos de estudio y análisis que muestran cómo la información impulsa la toma de decisiones estratégicas.

Real World Data - Introducción

¿Qué son los Datos del Mundo Real y por qué importan?
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‍Cada consulta, receta o pulsera inteligente genera datos con el poder de transformar la salud. En este blog te contamos por qué en Cromodata creemos que entender esos datos es clave para cuidar mejor a las personas reales.

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Nota de Blog - Tendencias de IA en salud: Perspectivas desde Stanford AI Index 2025

Un recorrido por las aplicaciones más relevantes de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud.
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‍El último AI Index de Stanford muestra un crecimiento récord de la IA en salud. En esta nota, repasamos los principales avances en diagnóstico, herramientas clínicas e imagen médica, y su impacto en el futuro del cuidado de la salud.

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Real World Data. Aplicaciones. IA

Del dato al diagnóstico: cómo la IA transforma el cuidado médico.
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‍Cada wearable, consulta médica o historia clínica electrónica genera datos con un enorme potencial. En Cromodata, te contamos cómo el uso de Real World Data junto con Inteligencia Artificial está revolucionando diagnósticos, tratamientos y la investigación médica. Porque entender los datos es el primer paso para cambiar el futuro de la salud.

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Real World Data - El Futuro

Salud digital y datos reales: construyendo la medicina del mañana
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La salud digital está transformando la atención médica mediante tecnologías como inteligencia artificial, telemedicina y el uso de datos reales. Una de las herramientas clave es la subtipificación de pacientes, que permite personalizar tratamientos según las características de cada persona, haciendo la medicina más precisa, eficiente y centrada en el paciente.

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Real World Data - Variabilidad

Más datos no garantizan mejores decisiones.
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‍Un gran tamaño de muestra mejora la precisión, pero no elimina sesgos ni errores de diseño. Para lograr inferencias causales válidas con datos del mundo real, el diseño del estudio y la representatividad de la muestra son clave.

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