本研究は、合成されたICUの時系列データを利用して、予測モデルの訓練と厳密な評価を行う新しいフレームワークを提案します。このモデルは、集団レベルだけでなく、詳細な人口サブグループ内の評価も行います。既存の拡散モデルや変分オートエンコーダ（VAE）を基にした生成器を改良した「Enhanced TimeAutoDiff」を導入し、実データと合成データのギャップを70%以上縮小しました。特に、32の交差サブグループについては、大規模な合成コホートを用いることで、サブグループレベルのAUROC推定誤差を50%削減し、72%から84%のサブグループで実際のテストセットを上回る結果を示しました。この研究は、重要な医療ケアにおける信頼できるモデル評価のためのプライバシーを尊重した実用的な道筋を提供し、多様な患者集団に対してバランスの取れたパフォーマンス分析を実現します。