本文评估了深度生成模型在合成患者电子健康记录中的能力，发现合成数据能够提高患者预测分类性能并解决数据不平衡问题。研究探讨了合成数据在疾病预测、药物开发和肿瘤检测中的应用，强调了真实数据的重要性。通过新算法生成的合成数据在机器学习模型训练中表现优越，未来将分析合成数据特征对结果的影响。