综述：用于临床研究和创新的合成数据：机遇、挑战及未来发展方向

《ESMO Real World Data and Digital Oncology》：Synthetic data for clinical research and innovation: opportunities, challenges and future directions

医疗数据因隐私和法规限制难以共享，合成数据通过模拟真实数据特性，在保护隐私的同时支持临床研究、AI开发及试验优化。其优势包括缩短研究周期、减少伦理障碍和平衡数据偏见，但面临法律定义模糊、重识别风险、临床验证不足等挑战，需建立标准化框架和国际协作以实现应用转化。

　　数据已成为现代医疗保健体系中的核心要素，它不仅推动了医学发现，还帮助评估治疗方法并提升患者护理水平。从电子健康记录（EHRs）到精心整理的临床试验数据，个体层面的数据构成了真实世界证据和二次分析的基础。然而，尽管这些数据资源极为宝贵，研究人员在获取和共享它们时却常常面临诸多限制。隐私保护的严格要求、复杂的法规环境以及安全数据共享的成本，使得研究人员难以以所需的速度和规模访问这些信息。因此，许多有潜力的临床研究和人工智能（AI）项目常常因无法获得合适的原始数据而停滞不前。

在这样的背景下，合成数据逐渐成为一种具有变革性的解决方案。合成数据是通过算法生成的人工数据集，它们在统计特征和数据关系上与真实世界数据相似，但不包含任何可直接识别个体身份的信息。合成数据的生成可以采用多种方法，包括统计建模、机器学习以及深度学习等技术。这些方法并非简单地复制原始数据，而是创造出具有现实意义的数据集，用于研究、AI模型开发或教育等目的。一旦合成数据经过严格的验证，它们便可以在不暴露隐私的情况下被广泛应用，从而成为医疗领域的重要工具。

尽管合成数据展现出诸多优势，但它们并不能完全替代真实世界数据。在实际应用中，仍有许多问题需要解决。例如，合成数据集需要与原始数据在多大程度上保持一致才能具有临床价值？如何衡量其质量？在何种情况下可以安全地共享合成数据？这些问题的存在意味着在广泛采用合成数据之前，必须进行细致的验证，并制定透明的标准。因此，合成数据的未来发展依赖于科学界与监管机构之间的密切合作，以确保其在医疗领域的有效性和安全性。

合成数据在医疗和健康领域的重要性日益凸显。它们不仅能够促进研究，还能够推动创新，并扩大对高质量数据集的获取范围。然而，要真正实现其潜力，必须将其有效地整合到临床和监管框架中。这意味着需要在医学研究和实践中建立一套被广泛认可和接受的标准，使合成数据能够成为一种可信赖的工具。只有在这些基础建立起来之后，合成数据才能成为推动医疗研究进步的重要力量。

近年来，人工智能领域在生成模型方面的突破，使得合成数据的创建变得更加高效和多样化。大型语言模型（LLMs）通过训练在海量语料库上，展现了极强的灵活性和能力，能够生成结构化的文本信息，实现数据的标准化和整合，并支持决策流程。然而，在医疗这样的敏感领域，训练、验证和治理这些模型仍然面临诸多挑战。与此同时，传统的生成模型，如变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs），也已在医疗实践中得到应用。这些模型能够生成不同类型的合成患者数据，包括电子健康记录、医学影像和基因组数据，而不会泄露任何个体身份信息。它们在肿瘤学等领域的应用尤其显著，因为这些领域往往需要处理罕见疾病的数据，而合成数据能够提供足够数量的样本，从而加速转化研究和临床试验的进程。

选择适合的生成模型并不是一种简单的任务，而是需要根据具体的应用场景、数据可得性、治理需求以及计算资源进行综合考量。所有这些生成方法都依赖于真实世界数据，以确保生成的数据具有足够的真实性和代表性。经过严格的训练和验证后，这些方法可以缩短研究周期，为研究人员提供一种隐私保护的替代方案，使他们能够在不暴露敏感信息的情况下进行创新。

合成数据的最大优势之一是它们能够提供高质量的患者信息，同时降低隐私风险。通过生成具有真实数据特征的数据集，研究人员可以在不触及敏感信息的前提下进行假设检验、探索性分析和方法学研究。这种能力使他们能够设计研究方案，验证方法，并在获得真实世界数据之前就提前开展工作，从而缩短研究周期，加快医学发现的进程。

此外，合成数据在临床试验和证据生成方面也展现出巨大的潜力。近期研究表明，基于回顾性数据训练的生成模型可以用于创建合成对照组（SCAs），这些对照组能够模拟传统随机对照试验（RCTs）的结果。尽管RCTs仍然是评估治疗安全性和有效性的重要标准，但在某些情况下，如肿瘤学或罕见病研究中，保持一个对照组可能在伦理上不被接受，或者在实际操作中存在困难。合成对照组的引入可以为这些研究提供支持，使研究人员能够在不暴露患者隐私的前提下评估治疗效果，减少患者接受无效治疗的风险，并提高临床试验的招募和保留率。合成数据还能够用于模拟临床试验、研究罕见疾病以及进行跨机构的元分析，从而增强统计功效，同时保护敏感数据。

然而，合成数据的应用并非没有挑战。首先，伦理和法律上的不确定性仍然是一个主要障碍。虽然合成数据的设计初衷是降低隐私风险，但目前尚无统一的法律定义来区分个人数据和匿名数据。欧洲的法规体系对此尚无明确的界定，导致合成数据在实际应用中面临法律地位模糊的问题。而在美国，虽然食品药品监督管理局（FDA）已经探索了合成对照组的使用，但缺乏国际统一的标准，使得跨国家研究面临不确定性。因此，建立广泛接受的指导原则对于推动合成数据的合法和伦理应用至关重要。

其次，技术上的挑战也不容忽视。合成数据必须经过严格的验证，才能确保其在实际研究中的可用性。然而，如何在数据保真度和隐私保护之间找到平衡，仍然是一个复杂的问题。保真度指的是合成数据在多大程度上再现了源数据的统计和临床特征。如果保真度过低，合成数据的实用性就会受到质疑；如果保真度过高，那么数据可能被重新识别，从而引发隐私泄露的风险。这种权衡取决于具体的应用场景，因此在设计合成数据生成过程时，必须充分考虑使用目的、风险评估以及监管要求，以确保生成的数据既具有临床价值，又不会对个人隐私构成威胁。

再者，重新识别的风险并非纯粹的理论问题。已有研究表明，在某些条件下，合成数据集可能与外部信息结合，从而被追溯到具体的个人。这种风险尤其在涉及基因组数据、医学影像或详细的临床记录时更为显著。此外，合成数据在代表性和多样性方面也面临挑战。罕见病患者、少数族裔群体以及边缘案例的数据往往难以被准确再现，这可能导致合成数据集存在偏差，无法真实反映整体人群的健康状况。因此，在生成合成数据时，必须特别关注这些群体的代表性，以避免因数据偏差而影响研究结果的可靠性。

除了技术问题，临床信任也是合成数据广泛应用的关键因素。合成数据的验证不仅是技术上的任务，更是建立临床信任的基础。只有当合成数据能够支持可靠的医学推理和决策时，它们才能被广泛接受和使用。为此，国际研究联盟正在积极开发共享框架，整合临床、技术和监管领域的专业知识，以制定稳健的验证方法。这些努力旨在建立适用于不同医疗场景、研究环境和数据类型的基准标准，从而指导合成数据的生成和使用。实现这些标准的共识，并建立官方指南，将为合成数据的推广提供坚实的基础。

总体来看，尽管合成数据在医疗领域展现出巨大的潜力，但其广泛应用仍面临诸多挑战。这些挑战包括伦理和法律上的不确定性、技术上的复杂性以及临床信任的建立。要使合成数据真正成为医疗研究和实践中的可靠工具，必须通过科学验证、标准化框架以及国际合作来解决这些问题。只有在这些方面取得突破，合成数据才能从一种实验性的方法转变为一种主流的医疗研究工具。

未来，合成数据的发展方向将更加注重跨学科合作和国际协调。通过建立统一的监管标准和验证流程，合成数据有望在医疗研究和临床实践中发挥更大的作用。此外，随着生成模型技术的不断进步，合成数据的质量和多样性也将得到进一步提升，使其能够更广泛地应用于不同领域，如疾病预测、个性化治疗和医疗决策支持。与此同时，伦理和法律框架的完善也将为合成数据的合法使用提供保障，从而推动其在医疗领域的全面应用。

在临床试验设计方面，合成数据能够为研究者提供一种安全且高效的方式，以评估新的治疗方法。特别是在处理罕见疾病或需要大规模数据支持的研究时，合成数据能够弥补真实世界数据的不足，使研究能够在不暴露患者隐私的情况下进行。此外，合成数据还可以用于模拟不同的临床场景，帮助研究人员预测治疗效果，并优化试验设计，从而减少实际试验中所需的时间和资源。

在人工智能的发展中，合成数据同样发挥着重要作用。由于真实世界数据往往存在不平衡或偏差，合成数据能够生成更大规模、更具代表性的数据集，从而改善AI模型的训练效果。通过合成数据，研究人员可以训练出更准确、更公平的算法，使其能够更好地服务于不同人群。例如，合成电子健康记录和医学影像数据已被证明能够有效平衡某些群体的数据，提高风险预测和分类算法的性能，从而增强AI在医疗诊断和治疗中的应用价值。

与此同时，合成数据在教育和培训方面也具有重要意义。它们能够为医学学生和研究人员提供一个安全的环境，用于学习和实践数据分析技能，而无需处理真实患者的敏感信息。这种应用不仅有助于提升医学教育的质量，还能够促进医学研究的创新，使更多人能够接触到高质量的数据资源。

然而，要实现合成数据的全面应用，还需要克服一些现实障碍。例如，合成数据的生成和验证过程需要大量的计算资源和技术支持，这对资源有限的研究机构来说可能是一个挑战。此外，合成数据的使用还可能引发一些伦理争议，尤其是在涉及患者数据的使用时，如何确保数据的使用符合伦理规范，仍然是一个需要深入探讨的问题。

因此，推动合成数据的发展，需要多方共同努力。一方面，科研人员需要不断改进生成模型，以提高合成数据的质量和代表性。另一方面，监管机构需要制定明确的法律和伦理标准，以确保合成数据的合法性和安全性。此外，医疗机构和研究机构还需要加强合作，共同探索合成数据在实际医疗场景中的应用，并建立相应的数据共享机制。

在未来的医疗研究和实践中，合成数据有望成为一种重要的工具，帮助研究人员克服数据获取的障碍，加速医学发现的进程，并推动人工智能技术的发展。通过建立标准化的验证框架和明确的法律规范，合成数据可以被更广泛地应用于不同领域，从而提升医疗研究的效率和质量。同时，合成数据的使用也将有助于保护患者的隐私，使数据共享变得更加安全和可行。

最终，合成数据的广泛应用不仅需要技术的进步，还需要伦理、法律和监管的协同发展。只有在这些方面取得平衡，合成数据才能真正成为医疗领域的重要资源，为科学研究、临床实践和患者护理带来深远的影响。通过持续的研究和合作，合成数据有望在未来成为医疗创新的重要推动力，为全球医疗体系带来新的机遇和变革。