合成数据用例概述（来源：静水草）
实现医疗保健和制药行业的精细数据共享
医疗保健可能比其他任何行业都更依赖数据的获取和分析来进行研究和创新。使用精细的、具有统计代表性的数据的能力至关重要。
医疗保健和制药业除了是监管最严格的行业之一之外，还面临着数据访问、患者隐私以及减轻数据泄露和信息孤岛风险等难题。
合成数据不包含任何个人数据，也不需要额外的患者同意，从而开辟了一个充满新可能性的世界。这种数据类型的灵活性可以推动创新，并帮助公司 了解病人和疾病 以全新的方式：
综合数据分析有助于更 贝宁电话号码数据 快地发现疾病或药物、提供更加个性化的患者治疗方法并改善患者的治疗效果。
当无法获得真实数据或数据稀缺时，数据科学团队可以使用合成数据作为临床试验的基础。
在许多情况下，机器学习模型需要大量样本的高质量数据，而这通常极难获得。在训练机器学习模型时，使用合成临床健康数据可能非常重要。
获取患者数据是医疗保健行业面临的一个现实问题。患者数据样本通常太小或难以使用。对于代表性不足的患者群体，可以使用合成数据来补充现有数据集并提高数据可访问性。
例如，瑞士跨国医疗保健公司罗氏已测试合成临床试验数据，用于训练机器学习应用程序。另一家公司 利用合成数据推进偏头痛研究，同时保护患者隐私。