Die Vorstudie ist ein Kooperationsprojekt mit KTH und Stockholm Science City (SSCI) und zielt darauf ab, die Möglichkeiten der Synthese als Methode zu untersuchen, um Unternehmen, Forschern, Gesundheitsdienstleistern und anderen Akteuren auf sichere Weise Gesundheitsdaten zur Verfügung zu stellen, die nicht gegen die DSGVO verstoßen, um zu einer sichereren und gleichberechtigteren Pflege beizutragen. Um Methoden für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) entwickeln zu können, die der Gesundheitsversorgung zugute kommen, sind große Mengen relevanter und validierter Daten erforderlich. Die primäre Zielgruppe sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die KI- und ML-Algorithmen entwickeln sowie Prozesse, Werkzeuge und Behandlungen für das Gesundheitswesen entwickeln. Hauptziel der Vorstudie ist es, zu untersuchen, ob die Synthese eine nützliche Methode ist, um Gesundheitsdaten sicher zu teilen, ohne gegen bestehende Rechtsvorschriften zu verstoßen und somit einen Mehrwert der Gesundheitsdaten in der VAL-Datenbank zu schaffen. Meilensteine: 1) Finden Sie eine Methode, die einen synthetischen Datensatz ermöglicht, die gleiche Qualität und somit Verwendbarkeit wie Originaldaten zu erreichen. Dies geschieht durch eine Auswahl von Parametern aus der VAL-Datenbank. 2) Finden Sie eine Methode, die ein ausreichendes Maß an Synthese aufweist, um sicherzustellen, dass die rechtlichen Hindernisse für die Offenlegung dieser Daten erschwinglich sind. Dazu gehört eine technische Bewertung, bei der untersucht wird, ob es möglich ist, auf eine Person zurückzuverfolgen, sowie eine rechtliche Bewertung, die sicherstellt, dass die Daten nicht gegen die DSGVO verstoßen. 3) Erfahren Sie ein gutes Verständnis der Bedürfnisse der Zielgruppe in Bezug auf Gesundheitsdaten und erhalten Sie ein Verständnis dafür, welche kritischen Faktoren in der Zielgruppe auf Nachhaltigkeitsaspekten basieren. Es wird erwartet, dass die Vorstudie eine Wissensbasis für ein mögliches Umsetzungsprojekt zum Abschluss geschaffen hat.