Hasta la fecha, el uso de técnicas de generación de datos sintéticos en el ámbito de la salud y el bienestar ha estado principalmente limitado a actividades de investigación. Aunque se han lanzado varios paquetes de código abierto y comerciales, se han orientado a generar datos sintéticos como un proceso de preparación de datos independiente y no integrado en un flujo de trabajo más amplio de análisis o pruebas de experimentos. En este contexto, el proyecto VITALISE está trabajando para armonizar la investigación de Living Lab y los protocolos de captura de datos y proporcionar acceso controlado al procesamiento de datos capturados a las comunidades industriales y científicas. En este documento, presentamos el diseño inicial y la implementación de nuestro enfoque de generación de datos sintéticos en el contexto del flujo de trabajo de procesamiento de datos controlado del Living Lab VITALISE, junto con los desafíos identificados y los desarrollos futuros. Al cargar datos capturados de Living Labs, generar datos sintéticos a partir de ellos, desarrollar análisis localmente con datos sintéticos y luego ejecutarlos de forma remota con datos reales, se ha validado la utilidad del flujo de trabajo propuesto. Los resultados han demostrado que el flujo de trabajo presentado ayuda a acelerar la investigación sobre inteligencia artificial, garantizando el cumplimiento de las leyes de protección de datos. El enfoque presentado ha demostrado cómo la adopción de técnicas de generación de datos sintéticos de vanguardia puede aplicarse a aplicaciones del mundo real.