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합성 데이터(Synthetic Data) 활용을 위한 과제

  • 등록일2025-09-18
  • 조회수22
  • 분류플랫폼바이오 > 바이오융합기술
  • 발간일
    2025-09-18
  • 키워드
    #합성 데이터#synthetic data#기술적/윤리적 과제#생성 과정의 투명성 강화#합성 데이터 보고 표준
  • 첨부파일


 

합성 데이터(Synthetic Data) 활용을 위한 과제

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-62


      ◇ AI 학습에 필요한 데이터를 생성형 AI가 합성하고 있으며, 이러한 '합성 데이터(Synthetic Data)' 활용이 확산되는 추세. 합성 데이터는 연구 가속화, 개인정보보호 강화 등 명백한 이점을 제공하나, 동시에 기술적·윤리적 문제가 과제로 대두. 재식별 위험, 모델 붕괴, 윤리적 공백과 같은 잠재적 위험을 인식하고 이를 완화하기 위한 제도적 장치 마련 필요

▸주요 출처 : Nature, Synthetic data can benefit medical research - but risks must be recognized, 2025.7.22


 

◆ AI 기술이 헬스케어 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대되는 가운데, AI 모델 학습에 필요한 '합성 데이터(Synthetic Data)' 활용이 확산

○ 합성 데이터는 저소득 국가와 같이 실제 데이터가 부족하거나 수집 장벽이 높은 환경에서 AI 연구를 촉진하는 데 기여

- 가설 생성, 아이디어의 사전 테스트, 실제 데이터 수집 전 실험 결과 예측 등 연구 효율성을 제고

- 실제 환자의 식별 위험을 낮추어 개인정보를 보호하고, 기관 간 데이터 공유를 촉진하여 협력 연구를 용이

※ AI 모델이 환자의 X-ray 스캔 판독을 보조, 참조 스캔을 생성하여 의료진의 의사결정을 지원하고 업무 효율과 정확성을 제고

 

< 합성데이터로 검출 정확도를 향상시킨 사례 >

 


출처 : Nature Biomedical Engineering, Synthetic data in machine learning for medicine and healthcare, 2021.6.15.

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