Les ensembles de données de santé synthétiques sont utiles pour soutenir le développement de techniques d'analyse de données et d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé, en offrant un accès à des données représentatives pour expérimenter et générer des modèles, tout en atténuant les problèmes associés au traitement de données hautement sensibles liées à des sujets humains.

Considérant l'importance que l'on attribue aux résultats des outils provenant de l'intelligence artificielle dans les domaines de la médecine, la capacité de comprendre ce qui permet à un réseau de neurones d'obtenir ses résultats est un atout majeur lorsqu'il faut décider si la prédiction est fiable ou non. 

L'un des principaux défis du diagnostic de la maladie d'Alzheimer réside dans sa progression à travers deux décennies silencieuses. Le manque de symptômes chez les patients pendant cette période entrave manifestement leurs chances de suspecter la maladie ou de simplement obtenir une imagerie cérébrale préventive. De plus, les premiers signes endogènes et les symptômes perceptibles coïncident souvent avec le vieillissement des individus sans aucun diagnostic de maladie neurologique.

Il est souvent difficile, voire impossible, de partager des données dénominalisées entre différentes organisations et chercheurs en raison de contraintes éthiques liées à la confidentialité des répondants. Les jeux de données synthétiques pourraient permettre de simplifier ce partage de données. Cependant, plusieurs méthodes actuelles, qui utilisent des concepts d’imputation de données manquantes, affectent le potentiel d’analyse et la qualité des résultats produits.