本研究提出了一种解决医疗领域中使用包含个人健康信息（PHI）数据集进行机器学习时隐私问题的新方法。该方法能够克隆数据集，保留数据的基本特征和效用，同时不泄露患者隐私。实验结果显示，使用克隆数据集训练的模型表现优于传统匿名化数据集。