Synthetic Data Generation

Synthetic Data Generation是指通过算法和技术生成与真实数据具有相似统计特性的合成数据。其目标是在保护隐私和数据安全的前提下，提供大量高质量的训练数据，以支持机器学习模型的开发和优化。在医疗领域，合成数据的应用价值尤为显著，能够有效缓解数据稀缺和敏感性问题，促进医疗研究和临床决策支持系统的进步。