의료법·생명윤리법·HIPAA — 환자 프라이버시를 지키면서 진단 모델 학습, 코호트 연구, 다기관 협력 연구가 가능하도록 RealDataEcho가 합성 임상 데이터로 길을 엽니다.
EMR·유전체 등 가장 민감한 정보 — IRB 심의·동의 절차가 길어지며 연구가 지연됩니다.
전체 환자 수가 적은 희귀질환은 AI 학습 데이터 부족으로 진단 모델 개발이 막힙니다.
병원 간 임상 데이터 공유 절차가 까다로워 대규모 연구·표준 검증이 어렵습니다.
대학병원·연구기관 PoC에서 가장 많이 활용된 합성 임상 데이터 적용 패턴입니다.
실제 환자 기록을 합성 데이터로 안전하게 전환. IRB 절차 없이도 외부 AI 개발사·연구실과 협력해 진단 보조 모델을 빠르게 개발할 수 있습니다.
| 환자ID | 연령 | 진단코드 | HbA1c | 재내원 |
|---|---|---|---|---|
| SYN-P0001 | 52 | E11.9 | 7.4 | 예 |
| SYN-P0002 | 38 | I10 | 5.8 | 아니요 |
| SYN-P0003 | 67 | E11.9 | 8.9 | 예 |
| SYN-P0004 | 45 | J45.0 | — | 아니요 |
환자 수가 적은 희귀질환을 합성으로 최대 100배 증강. 소규모 코호트로는 불가능했던 AI 진단·예후 예측 모델 개발이 현실화됩니다.
합성 환자 데이터로 코호트 연구·역학 통계를 IRB 부담 없이 진행. 다기관 협력 연구에서도 원본 데이터를 병원 밖으로 내보낼 필요가 없습니다.
대학병원·임상연구기관 PoC에서 측정된 평균치입니다.