기업용 AI 에이전트를 위한 합성 임상 벤치마크(Synthetic clinical benchmarks)는 기존의 유용성 검사(utility checks)를 통과할 수 있지만, 특히 운영 데이터에 접근하기 어려운 개인정보 민감형 의료 환경에서는 구조적으로 비현실적일 수 있습니다. 본 연구에서는 이미 실무에서 사용 중인 다운스트림 유용성 검사(downstream utility checks)를 저해하지 않으면서 이러한 벤치마크를 개선하는 방법을 연구합니다. 우리는 벤치마크 수정을 '유용성 제약 조건 하의 현실성 개선(utility-constrained realism improvement)'으로 공식화합니다. 즉, 데이터셋의 변경은 운영 유용성 하한선(operational utility floor)을 유지하면서 현실성을 높여야 합니다. 우리는 시연용 전자 건강 기록(electronic health record, EHR) 워크플로우를 통해 실행되고 운영 데이터와 동일한 다운스트림 파이프라인으로 처리되는 Synthea 생성 환자로부터 유도된 케어 갭(care-gap) 벤치마크에 이 아이디어를 적용합니다. 현실성은 결측 구조(missingness structure), 단순성(simplicity), 구조적 타당성(structural plausibility), 그리고 인구 통계적 일치성(population alignment)을 통해 측정됩니다. 베이스라인 벤치마크는 매우 취약합니다: 샘플 쌍 결측률(sampled-pair missingness)은 79.44%이며, 행(row)의 12.75%만이 실행 가능(actionable)하고, 환자의 38.94%가 실행 가능한 측정 항목이 0개이며, 상위 3개 토큰 집중도(top-three token concentration)는 100.0%에 달합니다. 두 가지 결정론적 수정(deterministic revisions)은 현재의 유용성 하한선 이상을 유지하면서 이러한 패널들을 개선하는 반면, 단순 밀집화 제어(naive densification control)는 비현실적인 템플릿 구조를 그대로 유지합니다. 우리는 더 나아가 내부 벤치마크의 현실성과 집계된 운영 참조(aggregate operational reference)에 대한 소스 충실도(source fidelity)가 서로 연관되어 있지만 별개의 목표임을 보여줍니다. 이러한 결과는 합성 벤치마크의 품질이 유용성을 현실성의 충분한 증거로 간주하기보다는 하나의 제약 조건으로 취급하여 명시적으로 최적화되어야 함을 시사합니다.