Cilj je projekta stvoriti centar za umjetnu inteligenciju koji promiče pametnu uporabu podataka SOTE-a u središnjoj Finskoj. Regionalna čvorišta umjetne inteligencije u središnjoj Finskoj i Sjevernom Savu međusobno komuniciraju, čiji je cilj promicanje stvaranja većih i raznolikijih skupova podataka. Time će se omogućiti razvoj točnijih i pouzdanijih modela umjetne inteligencije i generiranje novih podataka za sprečavanje, liječenje i optimizaciju troškovnog učinka bolesti. Kako bi se postigli rezultati, AI HUB u središnjoj Finskoj blisko surađuje s regionalnim akterima (središnjim bolnicama, biobankama, različitim operatorima SOTE-a, poduzećima). Cilj je pružiti nove informacije o tome kako različiti akteri SOTE-a mogu izraditi rješenja podržana umjetnom inteligencijom na pokrajinskoj, općinskoj i pojedinačnoj razini te razviti modele računalne potpore za donošenje odluka koji omogućuju procjenu učinkovitosti intervencija i odluka skupina korisnika. Ključne su uloge utvrđivanje rizika i segmentacija klijenata, utvrđivanje epizoda liječenja za različite skupine klijenata, stvaranje različitih scenarija intervencije te operativna i financijska procjena različitih mogućnosti odlučivanja. Istražit će i kako tehnologije koje se temelje na umjetnoj inteligenciji mogu poboljšati analizu kliničkih podataka i biobankovnih podataka, kako se ti podaci mogu nadopuniti drugim otvorenim ili samoprikupljenim podacima te njihov potencijal u razvoju aplikacija umjetne inteligencije. Projekt će biti usmjeren na obećavajuća područja primjene utvrđena na temelju prethodne studije u regiji, kao što su poboljšanje procesa liječenja, liječenje raka i prevencija osteoartritisa. Projekt će aktivirati tvrtke u regiji da koriste umjetnu inteligenciju i računalne metode u vlastitim poslovnim procesima i proizvodima u području socijalnih usluga. Polazište za planiranje projekta bile su potrebe regionalnog organizatora socijalnih usluga, poslovnog područja i poslovanja. Projekt će rezultirati novim modelima računalne potpore za donošenje odluka, informacijama o potencijalu kliničkih podataka i biobankarskih podataka u razvoju metoda umjetne inteligencije, novim operativnim modelima za iskorištavanje različitih izvora podataka i, gdje je to moguće, otvorenim bazama podataka u korist poduzeća i istraživača.