合成数据能否突破药理学隐私与保真度瓶颈？

一项发表于medRxiv的预印本研究探讨了合成数据在药理学中的潜力。研究人员使用达托霉素双室群体药代动力学模型模拟了500名患者队列，并评估了五种生成式AI算法在合成数据时对隐私保护和结构保真度的平衡。结果表明，某些算法在保留药代动力学参数和临床剂量建议方面表现出色，但仍需进一步验证。该研究强调，合成数据可能为遵守GDPR等隐私法规提供新途径，但距离实际应用仍需优化。